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  • 人工智能学习笔记008-NumPy基础

一、介绍

是一个开源的Python科学计算基础库(相当于matlab的功能)

一个强大的N维数组对象 ndarray 广播函数功能 整合C/C++/Fortran代码的工具 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能

NumPy是SicPy、Pandas等数据处理或科学计算库的基础

二、NumPy的导入

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import numpy as np     #np为引入模块别名,可以自己修改,但约定俗称为np

三、ndarray(array)

(一)介绍

是一个多维数组对象,由两部分构成

实际的数据 描述这些数据的元数据(数据维度、数据类型等)

ndarray数组一般要求所有元素类型相同(同质),数组下标从0开始

(二)创建方法

从Python中的列表、元组等类型创建ndarray数组

一维数据
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import numpy as np     #导入模块
list1= [1,2,3,4]      #列表
x= np.array(list1)    #把列表转化数组,
print(x)
print(type(x))
print(type(list1))
二维数组
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import numpy as np             #导入模块
x= np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#把列表转化数组,参数为列表的嵌套
print(x)
print(type(x))

 

(三)索引方法

切片索引:与列表一样
布尔值索引:
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import numpy as np
np_ar=np.array([[1,3,3],[4,5,6]])
c= np_ar[np_ar>2]#取出比2大的数
print(c)

四、常用函数arange

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import numpy as np
x1= np.arange(5)      #未设置开始从0开始
x2= np.arange(3,7
x3= np.arange(1,10,2)   #(【开始】,结束,【步长】)
print("x1= ",x1)
print("x2= ",x2)
print("x3= ",x3)

  

五、常用函数linspace

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import numpy as np
x1= np.linspace(1,10,5)   #从1到10之间取5个间隔相同的数
print("x1= ",x1)

  

六、切片、重构、转置

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import numpy as np
a=[[1,2,3],[4,5,6]]
print(type(a))
print(a)
np_ar= np.array(a)
print(type(np_ar))
print(np_ar)
print(np_ar[0:2,1:3])      #切片第0行和第1行,第1列和第2列的数据
np_ar2=np_ar.reshape(1,6)  #重构 转换为1行6列
print(np_ar2)
print(np_ar.T)             #重置

  

出处:https://www.cnblogs.com/ltwen/p/15086295.html


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