Python之Numpy（1）

1 NUMPY的基本属性

import numpy as np
array=np.array([[1,2,3],
               [4,5,6]])
print(array)#打印数组
print('number of dim:',array.ndim)#数组的维数
print('shape:',array.shape)#打印数组的形状 行数多少列数多少
print('size:',array.size)#打印数组的大小

运行结果：

D:\PycharmProjects\pythonProject\venv\Scripts\python.exe D:/PycharmProjects/pythonProject/hello.py
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
number of dim: 2
shape: (2, 3)
size: 6

Process finished with exit code 0

 2 Numpy创建数组

定义一维的array

numpy as np
a=np.array([2,23,4],dtype=int)#创建数组 一般要以列表的形式创建[]
#dtype的属性表示array的格式类型 int int32 int64 float float32 float64
print(a.dtype)#打印出来的array没有逗号来分隔

运行结果：
 

D:\PycharmProjects\pythonProject\venv\Scripts\python.exe D:/PycharmProjects/pythonProject/hello.py
int32

Process finished with exit code 0

定义一个二维的array

 

a=np.array([[2,23,4],
            [2,3,4]])

注意：一定不要漏掉最外面的中括号，array()括号里需要是一个列表

定义一个全是0的array

a=np.zeros((3,4))

于是生成了一个三行四列的全部为0的矩阵

以此类推，生成全为1的：

a=np.ones((3,4))

 生成什么都没有的array:

a=np.empty((3,4))

运行结果为接近于0的数构成的矩阵 如下：

[[6.23042070e-307 3.56043053e-307 1.60219306e-306 2.44763557e-307]
 [1.69119330e-306 1.33514617e-307 3.56043053e-307 1.37961641e-306]
 [8.90071135e-308 8.01097889e-307 1.69118787e-306 8.01097889e-307]]

生成一个有序的矩阵：

a=np.arange(10,20,2)

结果：

[10 12 14 16 18]

生成一个3行4列的0-11的矩阵：

a=np.arange(12).reshape((3,4))

结果：
 

[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]

 生成线段：

a=np.linspace(1,10,4)
#生成一个1到10 并分成四段的线段

也可以重新reshape:
 

a=np.linspace(1,10,6).reshape((2,3))

运行结果：
 

[[ 1.   2.8  4.6]
 [ 6.4  8.2 10. ]]