函數(shù) | 描述 |
np.array([x,y,z],dtype=int) | 從Python列表和元組中創(chuàng)建數(shù)組 |
np.arange(x,y,i) | 創(chuàng)建一個由x到y(tǒng),以i為步長的數(shù)組 |
np.linspace(x,y,n) | 創(chuàng)建一個由x到y(tǒng),等分成n個元素的數(shù)組 |
np.indices((m,n)) | 創(chuàng)建一個m行n列的矩陣 |
np.random.rand(m,n) | 創(chuàng)建一個m行n列的隨機數(shù)組 |
np.ones((m,n),dtype) | 創(chuàng)建一個m行n列全1的數(shù)組,dtype是數(shù)據(jù)類型 |
np.empty((m,n),dtype) | 創(chuàng)建一個m行n列全0的數(shù)組,dtype是數(shù)據(jù)類型 |
import numpy as np a1 = np.array([1,2,3,4,5,6]) a2 = np.arange(1,10,3) a3 = np.linspace(1,10,3) a4 = np.indices((3,4)) a5 = np.random.rand(3,4) a6 = np.ones((3,4),int) a7 = np.empty((3,4),int) print(a1) print("===========================================================") print(a2) print("===========================================================") print(a3) print("===========================================================") print(a4) print("===========================================================") print(a5) print("===========================================================") print(a6) print("===========================================================") print(a7) ================================================================================= [1 2 3 4 5 6] =========================================================== [1 4 7] =========================================================== [ 1. 5.5 10. ] =========================================================== [[[0 0 0 0] [1 1 1 1] [2 2 2 2]] [[0 1 2 3] [0 1 2 3] [0 1 2 3]]] =========================================================== [[0.00948155 0.7145306 0.50490391 0.69827703] [0.18164292 0.78440752 0.75091258 0.31184394] [0.17199081 0.3789 0.69886588 0.0476422 ]] =========================================================== [[1 1 1 1] [1 1 1 1] [1 1 1 1]] =========================================================== [[0 0 0 0] [0 0 0 0] [0 0 0 0]]
在建立一個簡單的數(shù)組后,可以查看數(shù)組的屬性
屬性 | 描述 |
ndarray.ndim | 數(shù)組軸的個數(shù),也被稱為秩 |
ndarray.shape | 數(shù)組在每個維度上大小的整數(shù)元組 |
ndarray.size | 數(shù)組元素的總個數(shù) |
ndarray.dtype | 數(shù)組元素的數(shù)據(jù)類型,dtype類型可以用于創(chuàng)建數(shù)組 |
ndarray.itemsize | 數(shù)組中每個元素的字節(jié)大小 |
ndarray.data | 包含實際數(shù)組元素的緩沖區(qū)地址 |
ndarray.flat | 數(shù)組元素的迭代器 |
import numpy as np a6 = np.ones((3,4),int) print(a6) print("=========================================") print(a6.ndim) print("=========================================") print(a6.shape) print("=========================================") print(a6.size) print("=========================================") print(a6.dtype) print("=========================================") print(a6.itemsize) print("=========================================") print(a6.data) print("=========================================") print(a6.flat) ================================================================================= [[1 1 1 1] [1 1 1 1] [1 1 1 1]] ========================================= 2 ========================================= (3, 4) ========================================= 12 ========================================= int32 ========================================= 4 ========================================= memory at 0x0000020D79545908> ========================================= numpy.flatiter object at 0x0000020D103B1180>
數(shù)組在numpy中被當做對象,可以采用 a >. b >()方式調用一些方法。
ndarray類的形態(tài)操作方法
方法 | 描述 |
ndarray.reshape(n,m) | 不改變數(shù)組ndarray,返回一個維度為(n,m)的數(shù)組 |
ndarray.resize(new_shape) | 與reshape()作用相同,直接修改數(shù)組ndarray |
ndarray.swapaxes(ax1,ax2) | 將數(shù)組n個維度中任意兩個維度進行調換 |
ndarray.flatten() | 對數(shù)組進行降維,返回一個折疊后的一維數(shù)組 |
ndarray.ravel() | 作用同np.flatten(),但返回的是一個視圖 |
ndarray類的索引和切片方法
方法 | 描述 |
x[i] | 索引第i個元素 |
x[-i] | 從后向前索引第i個元素 |
x[n:m] | 默認步長為1,從前向后索引,不包含m |
x[-m:-n] | 默認步長為1,從前向后索引,結束位置為n |
x[n: m :i] | 指定i步長的由n到m的索引 |
除了ndarray類型方法外,numpy庫提供了一匹運算函數(shù)
函數(shù) | 描述 |
np.add(x1,x2[,y]) | y = x1 + x2 |
np.subtract(x1,x2[,y]) | y = x1 -x2 |
np.multiply(x1,x2[,y]) | y = x1 * x2 |
np.divide(x1,x2[,y]) | y = x1 /x2 |
np floor_divide(x1,x2[,y]) | y = x1 // x2 |
np.negative(x[,y]) | y = -x |
np.power(x1,x2[,y]) | y = x1 ** x2 |
np.remainder(x1,x2[,y]) | y = x1 % x2 |
numpy庫的比較運算函數(shù)
函數(shù) | 符號描述 |
np.equal(x1,x2[,y]) | y = x1 == x2 |
np.not_equal(x1,x2[,y]) | y = x1 != x2 |
np.less(x1,x2,[,y]) | y = x1 x2 |
np.less_equal(x1,x2,[,y]) | y = x1 = x2 |
np.greater(x1,x2,[,y]) | y = x1 > x2 |
np.greater_equal(x1,x2,[,y]) | y >= x1 >= x2 |
np.where(condition[x,y]) | 根據(jù)條件判斷是輸出x還是y |
numpy庫的其他運算函數(shù)
函數(shù) | 描述 |
np.abs(x) | 計算濟源元素的整形、浮點、或復數(shù)的絕對值 |
np.sqrt(x) | 計算每個元素的平方根 |
np.squre(x) | 計算每個元素的平方 |
np.sign(x) | 計算每個元素的符號1(+),0,-1(-) |
np.ceil(x) | 計算大于或等于每個元素的最小值 |
np.floor(x) | 計算小于或等于每個元素的最大值 |
np.rint(x[,out]) | 圓整,取每個元素為最近的整數(shù),保留數(shù)據(jù)類型 |
np.exp(x[,out]) | 計算每個元素的指數(shù)值 |
np.log(x),np.log10(x),np.log2(x) | 計算自然對數(shù)(e),基于10,,2的對數(shù),log(1+x) |
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