Numpy库使用(自用)

python Numpy库使用

1.矩阵的创建

import Numpy as np

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#numpy 多维数组 array

data1=[1,2,3,4,5]
arr1=np.array(data1)

执行结果:

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data2=[[1,2,3],[4,5,6]]
arr2=np.array(data2)

执行结果:

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//也可以直接打印矩阵
arr3=np.array([[11,21,31],[55,66,77]])
print(arr3)

执行结果:

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特殊矩阵 零矩阵 全1矩阵 对角矩阵

//零矩阵为float类型,所以0是浮点数
zero1=np.zeros(5)
print(zero1)

zero2=np.zeros((3,3))
print(zero2)

执行结果:

执行结果2:

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全1矩阵

one1=np.ones(5)
one2=np.ones((6,6))   //6行6列
print(one1)
print(one2)

执行结果:

执行结果2:

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对角矩阵

eye1=np.eye(4) //4行4列
print(eye1)
eye1=np.eye(4)
# #支持的数据类型 bool int(16,32) uint(8,16,32) float complex复数````
print(eye1.dtype)

执行结果:

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2.矩阵的运算

2.1 单个矩阵运算

// *是对应元素相乘  不是矩阵乘法
arr3=np.array([[11,21,31],[55,66,77]])
print(arr3+2)
print(arr3*2)

2.2 矩阵点乘

arr2=[[1,2,3],[4,5,6]]
arr4=np.array([[1,1,1,1],[2,2,2,2],[3,3,3,3]])
print(arr4)
print(np.dot(arr2,arr4))  #dot 是矩阵乘法

2.3 字符串

words=np.array(list("Hello World!"))
print(words)
print(words=="o")

2.4 平均值 方差 三角函数

#指数运算  平方np.square  开根号np.sqrt  对数log 取余mod  绝对值np.abs  np.cos  np.sin np.tan

print(np.exp(arr4))  //e指数
print(np.square(arr4))
print(np.sqrt(arr4))

执行结果:

2.5 numpy 统计功能 求和sum 平均数mean 标准差std 方差var 最大值max min

arr4=np.array([[1,1,1,1],[2,2,2,2],[3,3,3,3]])
	print(np.sum(arr4))
	print(np.mean(arr4))
	print(arr4.mean(axis=1)) #行平均
	print(arr4.mean(axis=0)) #列平均
	print(np.std(arr4))
	print(np.var(arr4))
	print(np.max(arr4))
	print(np.min(arr4))

执行结果:

2.6 矩阵转秩

arr5=np.array([[1,1,1,1],[2,2,2,2],[3,3,3,3],[4,4,4,4]])
print(arr5)
print(arr5.T)

执行结果: