NumPy是Python中科学计算的基础包。 它是一个Python库 提供多维数组对象 各种派生对象 如掩码数组和矩阵 以及用于数组快速操作的各种API 有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数 基本统计运算和随机模拟等等 NumPy包的核心是 ndarray 对象 使用Numpy的函数课以快速的创建数组。远比使用基本库的函数节省运算时间。Numpy在使用的时候需要导入 一般情况下约定导入为
import numpy as np2.数组的创建
数组(ndarray)由实际数据和描述这些数据的元素组成 可以使用*.shape查看数组的形状 使用*.dim查看数组的维数。而向量(vector)即一维数组 也是最常用的数组之一。通过NumPy的函数创建一维向量与二维数组常用的方法下所示。数组可由列表构造 也可以通过*.tolist方法转换列表。
数组array的创建 输入输出描述np.array([1,2,3],dtype float)array([1.,2.,3.])创建一维数组np.array([[1,2,3],[4,5,6]])array([[1,2,3],
[4,5,6]])
创建二维数组np.arange([0,10,2])array([0,2,4,6,8])步长为2的等差数列np.linspace(0,4,5)array([0.,1.,2.,3.,4.])总数为5的等差数列np.repeat([1,2],2)array([1,1,2,2])数组元素的连续重复复制np.tile([1,2],2)array([1,2,1,2])数组元素的连续重复复制np.zeros((2,2))array([[0,0]
[0,0]])
创建2行2列全为0的数组np.ones((2,3))
array([[1,1,1]
[1,1,1]])
创建2行3列全为1的数组np.random.random(3)array([0.23,0.81,0.62])创建0-1之间的随机数np.random.randn(3)array([-1.22,0.36,1.5])创建标准正态分布np.random.rand(3,2)array([[0.1534905,0.189089]
[0.7414856,0.70345]
[0.1035201,0.8710]])
创建均匀分布的随机数组Numpy 支持的数据类型有:bool 布尔 int8 -128~127的整数 int16 int32,int64 uint8(0-255的无符号整数) uint16、uint32、uint64、foat16(5位指数10位尾数的半精度浮点数)、float32、float64等。可以使用*.astype)函数实现对数组数据类型的转换
