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NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
NumPy 是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算
Numpy中最基础的数据结构是数组
引入:impor numpy as np
数组:维度:数组的层数
二维:(2,3)2行3列
import numpy as np
n=np.empty([2,3])
print(n)
print(n.shape)
三维:(1,1,3) 1组 每组1行 每组每行 2个属性
import numpy as np
nd1=[1,2,3]
nd2=np.array(nd1,ndmin=3)
print(nd2)
print(nd2.shape)
再看一个例子:(3,5,2) 3组 每组5行 每组每行中有2个属性
import numpy as np
namecountrys = np.array([
[['参赛者A1','国籍A1'],['参赛者A2','国籍A2'],['参赛者A3','国籍A3'],['参赛者A4','国籍A4'],['参赛者A5','国籍A5']],
[['参赛者B1','国籍B1'],['参赛者B2','国籍B2'],['参赛者B3','国籍B3'],['参赛者B4','国籍B4'],['参赛者B5','国籍B5']],
[['参赛者C1','国籍C1'],['参赛者C2','国籍C2'],['参赛者C3','国籍C3'],['参赛者C4','国籍C4'],['参赛者C5','国籍C5']]
])
print(namecountrys)
print(namecountrys.shape)
import numpy as np
n1=np.array(list,dtype=float)
n2=np,array([1,2,],[3,4])
n3=np.array([1,2,3]) 传递的参数是列表 转化为数组
n4=np,array((1,2,3)) 传递的参数是元组 转化为数组
numpy.empty 方法用来创建一个指定形状(shape)、数据类型(dtype)且未初始化的数组:
参数 | 描述 |
---|---|
shape | 数组形状 |
dtype | 数据类型,可选 |
order | 有"C"和"F"两个选项,分别代表,行优先和列优先,在计算机内存中的存储元素的顺序。 |
np.empty([2,3]):创建一个二维未初始化的二维数组,这里用的是[]来确定形状
返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组;
zeros(shape, dtype=float, order=‘C’) 如果返回1则为ones
Python random.randint() 方法返回指定范围内的整数。
randint(start, stop) 等价于 randrange(start, stop+1)。
名称 | 描述 |
---|---|
bool_ | 布尔型数据类型(True 或者 False) |
int_ | 默认的整数类型(类似于 C 语言中的 long,int32 或 int64) |
intc | 与 C 的 int 类型一样,一般是 int32 或 int 64 |
intp | 用于索引的整数类型(类似于 C 的 ssize_t,一般情况下仍然是 int32 或 int64) |
int8 | 字节(-128 to 127) |
int16 | 整数(-32768 to 32767) |
int32 | 整数(-2147483648 to 2147483647) |
int64 | 整数(-9223372036854775808 to 9223372036854775807) |
uint8 | 无符号整数(0 to 255) |
uint16 | 无符号整数(0 to 65535) |
uint32 | 无符号整数(0 to 4294967295) |
uint64 | 无符号整数(0 to 18446744073709551615) |
float_ | float64 类型的简写 |
float16 | 半精度浮点数,包括:1 个符号位,5 个指数位,10 个尾数位 |
float32 | 单精度浮点数,包括:1 个符号位,8 个指数位,23 个尾数位 |
float64 | 双精度浮点数,包括:1 个符号位,11 个指数位,52 个尾数位 |
complex_ | complex128 类型的简写,即 128 位复数 |
complex64 | 复数,表示双 32 位浮点数(实数部分和虚数部分) |
complex128 | 复数,表示双 64 位浮点数(实数部分和虚数部分) |
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