- Numpy 数组对象的创建
- shape 属性
- 获取 numpy 数组对象形状
- reshape 修改 numpy 数组对象形状
- dtype 属性
- 获取 numpy 数组对象数据类型
- 修改 numpy 数组对象数据类型
- Numpy 数组对象的计算
- 数组与数的计算
- 数组与数组的计算
- Numpy 数组对象的索引
- 行列索引
- bool 索引
# numpy创建数组 t1 = np.array([1, 2, 3]) t2 = np.array(range(10)) t3 = np.arange(4, 10, 2) t4 = np.array([random.random() for i in range(10)])shape 属性 获取 numpy 数组对象形状
t4.shape # 得到数组形状reshape 修改 numpy 数组对象形状
t5 = np.arange(0, 24).reshape(4, 6) # 创建0-23的数组并调整为4行6列dtype 属性 获取 numpy 数组对象数据类型
t1.dtype # 获取数据类型修改 numpy 数组对象数据类型
t1 = t1.astype("float64") # 修改数据类型为 float
Numpy 数组对象的计算
数组与数的计算
numpy 的广播机制使数和数组的每个元素进行运算。
不同纬度的数组相运算,若从后往前纬度相同则可以运算。
# 行索引 print(t1[0]) # 得到一行 print(t1[1:2]) # :得到连续行 print(t1[[1,3]]) # 得到索引为 1 和 3的行 # 列索引 print(t1[:,1]) # 得到某列 print(t1[:,[1:4]]) # 得到连续列 print(t1[:,[[1,4]])# 得到 1 4 列bool 索引
t2 = np.arange(0, 24).reshape(4, 6) print(t2) print(t2[t2<10])



