购物网站开发目的,零基础学全屋定制设计,竞价开户,网站开发实战答案目录 什么是NumPy
NumPy使用
1.数组的创建
2.类型转换
3.赠删改查
4.数组运算
5.矩阵运算 什么是NumPy
1.NumPy操作的是多维数组#xff0c;什么是纬度#xff1f; NumPy使用
1. 安装 pip install numpy import numpy as np 2.官网#xff1a;
中文官网#xff1a…目录 什么是NumPy
NumPy使用
1.数组的创建
2.类型转换
3.赠删改查
4.数组运算
5.矩阵运算 什么是NumPy
1.NumPy操作的是多维数组什么是纬度 NumPy使用
1. 安装 pip install numpy import numpy as np 2.官网
中文官网numpy.org.cn
1.数组的创建
1.创建一个一维数组array
import numpy as np#创建一个一维数组
d1np.array([1,2,3,4,5])
print(d1)
#查看size
print(d1.size)
#查看type
print(type(d1))
#查看数据维度
print(d1.ndim)out:
[1 2 3 4 5] 5 class numpy.ndarray 1
2.创建一个二维数组:arnge
#创建一个二维数组
d2np.arange(15)
print(d2)
#增加行列维度
d2d2.reshape(3,5)
print(d2)
out:
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14] [[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14]]
3.创建全为0或1的数组
# 创建全为0的数组
d3 np.zeros(15)
d3 d3.reshape(3, 5)
print(d3)d4 np.ones(15)
d4 d4.reshape(3, 5)
print(d4)out
[[0. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 0.]] [[1. 1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1. 1.]]
4.empty,创建新数组只分配内存空间不填充任何值
d5 np.empty(([1,2,3]))
print(d5)
2.类型转换
numpy会自动根据传入类型设置数据类型
1. 数组转np数组
# 数组转为np数组
data [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]
print(type(data))
d1 np.array(data)
print(d1)
print(type(d1))
out:
class list [[1 2 3 4] [5 6 7 8]] class numpy.ndarray
2.dtype识别数据类型
d4 np.ones(15)
d4 d4.reshape(3, 5)
print(d4.dtype)
out:float64
3.创建时指定数据类型
d4 np.arange(15,dtypenp.float64)
d4 d4.reshape(3, 5)
print(d4)print(d4.dtype)4.对ndarray进行数据类型转换astype
data4.astype(np.float64)
3.赠删改查
1.索引 #一维数组索引获取数据
d1np.arange(15)
print(d1)
print(获取第一个,d1[0])
print(获取最后一个,d1[-1])#二维数组
d2np.arange(15).reshape(3,5)
print(d2)
print(获取第一行第一列方法1,d2[0,0])
print(获取第一行第一列方法2,d2[0][0])
print(获取倒数第一行第一列方法1,d2[-1,-1])
print(获取倒数第一行第一列方法2,d2[-1][-1])#三维数组
d2np.arange(30).reshape(3,5,2)
print(d2)
print(获取第一行第一列第一个方法1,d2[0,0,0])
print(获取第一行第一列第一个方法2,d2[0][0][0])
print(获取倒数第一行第一列第一个方法1,d2[-1,-1,-1])
print(获取倒数第一行第一列第一个方法2,d2[-1][-1][-1]) [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14] 获取第一个 0 获取最后一个 14 [[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14]] 获取第一行第一列方法1 0 获取第一行第一列方法2 0 获取倒数第一行第一列方法1 14 获取倒数第一行第一列方法2 14 [[[ 0 1] [ 2 3] [ 4 5] [ 6 7] [ 8 9]] [[10 11] [12 13] [14 15] [16 17] [18 19]] [[20 21] [22 23] [24 25] [26 27] [28 29]]] 获取第一行第一列第一个方法1 0 获取第一行第一列第一个方法2 0 获取倒数第一行第一列第一个方法1 29 获取倒数第一行第一列第一个方法2 29 2.索引 #一维数组切片
d1np.arange(15)
print(,d1[0:3]) #截取包含起始下标到不包含结尾的数据
print(,d1[:-1]) #截取全部#二维数组切片
d2np.arange(15).reshape(3,5)
print(,d2[0:1,:]) #行参数列参数
print(,d2[:,3:4]) #获取全部行中3列的数据#三维数组
d3np.arange(30).reshape(3,5,2)
print(,d3)
print(,d3[0:1,2:,:]) #行参数列参数三维参数#根据索引获取数据
#一维数组
print(,d1[np.array([0,2,4])])print(,d2[np.array([0,2]),np.array([1,2])]) [0 1 2] [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13] [[0 1 2 3 4]] [[ 3] [ 8] [13]] [[[ 0 1] [ 2 3] [ 4 5] [ 6 7] [ 8 9]] [[10 11] [12 13] [14 15] [16 17] [18 19]] [[20 21] [22 23] [24 25] [26 27] [28 29]]] [[[4 5] [6 7] [8 9]]] [0 2 4] [ 1 12]
4.数组运算
1. 算数运算 import numpy as np#算数运算
a np.random.random(10000)*10
b np.random.random(10000)*10
#加法
print(加法,np.add(a,b))
print(减法,np.subtract(a,b))
print(除法,np.divide(a,b))
print(乘法,np.multiply(a,b)) 加法 [13.06866571 6.26206256 7.44861655 ... 12.38302847 13.97542329 11.69602862] 减法 [-1.04377832 4.84747125 2.0907946 ... -5.08931599 -0.78999914 7.99437207] 除法 [0.85207689 7.85352893 1.78046438 ... 0.41744326 0.89299336 5.31934836] 乘法 [42.42513755 3.92886251 12.77761661 ... 31.85956422 48.67208937 18.22177516] 2.数学函数
如sin 更多函数请看官方文档 #数学三角函数
angnp.array([0,30,45,60,90,120,135,150,180])
radnp.sin(ang*np.pi/180)
print(rad)[0.00000000e00 5.00000000e-01 7.07106781e-01 8.66025404e-01 1.00000000e00 8.66025404e-01 7.07106781e-01 5.00000000e-01 1.22464680e-16] 3.统计函数 # 统计函数
d2 np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(平均值mean, np.mean(d2))
print(平均值average, np.average(d2))
print(平均值加权, np.average(d2, weightsnp.array([2, 2, 1, 1, 1])))
print(中位数median, np.median(d2))
# 中位数如未偶数则取中间2个值进行除以2
print(中位数median,偶数, np.median([1, 2, 3, 4, 5, 6]))
#方差 求每个数的离散值
print(方差,var, np.var(d2))
print(标准差,std, np.std(d2))平均值mean 3.0 平均值average 3.0 平均值加权 2.5714285714285716 中位数median 3.0 中位数median,偶数 3.5 方差求每个数的离散值,var 2.0 标准差,std 1.4142135623730951 4.聚合运算
sum与np.sum性能对比np.sum函数比内置统计函数快了10倍 #聚合运算
a np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(内置统计函数sum,sum(a))
print(numpay统计函数:sum,np.sum(a))
print(累计乘prod,np.prod(a))
print(最大值max,np.max(a))
print(最小值min,np.min(a)) 内置统计函数sum 15 numpay统计函数:sum 15 累计乘prod 120 最大值max 5 最小值min 1 5.筛选排序 # 筛选、排序
a np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
# 筛选函数注意返回的是下标
print(筛选, np.where(a 3))
print(排序升序, np.sort(a))筛选 (array([3, 4, 5], dtypeint64),) 排序 [1 2 3 4 5 6] 5.矩阵运算
1.什么是矩阵
按照长方阵列m行*n列排列的数值集合dot使用 a np.arange(15).reshape(3, 5)
b np.arange(15, 30).reshape(3, 5)
print(a:,a)
print(b:,b)
# 转置
a a.T
print(a转置后,a)
print(np.dot(a, b)) a: [[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14]] b: [[15 16 17 18 19] [20 21 22 23 24] [25 26 27 28 29]] a转置后 [[ 0 5 10] [ 1 6 11] [ 2 7 12] [ 3 8 13] [ 4 9 14]] [[350 365 380 395 410] [410 428 446 464 482] [470 491 512 533 554] [530 554 578 602 626] [590 617 644 671 698]]
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