numpy学习笔记

目录

一、numpy的作用

二、使用步骤

1.引入库：

2.数组格式

3.数组运算

4.数组查找

5.数组形状

总结

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一、numpy的作用

NumPy是第三方工具，有助于大量高维度数组与矩阵运算并提供大量的数学函数进行机器学习与数据处理。

二、使用步骤

1.引入库：

import numpy as np

2.数组格式

a=np.arange(4)
 #输出array([1, 2, 3, 4,])一维数组
np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)])
#输出array([[1, 2, 3],
           [4, 5, 6]])二维数组
np.zeros((3, 4))
#输出array([[0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.]])三维数组

#矩阵
np.eye(3)

#输出array([[1., 0., 0.],
          [0., 1., 0.],
          [0., 0., 1.]])

3.数组运算与例子

a = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
b = np.arange(1, 6)


#求和sum
a = np.array([[1, 2],
              [3, 4]])
np.sum(a)

输出：10

# 求取平均值
np.mean(a)

输出：2.5

#分列  分成1行2列
np.tile(a, (1, 2))

输出：

array([[1, 2],
   [3, 4],
   [1, 2],
   [3, 4]])

4.数组查找与例子

i = np.array([[1, 2, 3 ],
             [4，5, 6, ],
             [7, 8，9, ]])

i[1, 2]# 表示第二行，第三列的数(012)

输出：

6

#类似列表
i[1:, 1:3]
# 取第二行到最后一行, 第二列到第三列

输出：

array([[ 5，6,],
    [8，9]])

5.数组形状与修改