python中numpy库使用

news2024/10/5 21:20:00

array数组

生成array数组

将list转化为array数组

import numpy as np
np.array([1,2],type=np.int32)

其中dtype定义的是元素类型,np.int32指32位的整形
如果直接定义dtype=int 默认的是32位整形。
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zeorsones方法

zeros()方法,该方法和ones()类似,都是通过指定大小生成矩阵,顾名思义zeors生成全0而ones生成全1,需要注意的是定义的矩阵形状参数是一个元组,而不能分开输入,如下图中(1,3)表生成1行3列的矩阵。
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arange()方法

arange()方法类似于列表推导式。在该方法中可以输入三个参数,分别是起始值,终止值,步长。也可以输入一个值,此时起始值默认为0,步长默认为1
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linspace方法

linspace方法,该方法和arange方法类似,区别是一个是arange定义步长而linspace定义取的点个数,该方法定义在指定区域中每隔一个平均长度取一个点。包含截至点。
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random方法

random方法,该方法在根据指定形状随机生成0到1之间的数。
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常用方法

1查询数组维度

.ndim
返回数组维度
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2查询数组形状

.shape
返回形状,例如(1,1)表示该数组有1行1列
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3查询大小

.size
返回元素个数
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4查询元素类型

.dtype
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改变数组形状reshape

.reshape()可以将数组调整为指定形状,不过前提是改变前形状和改变后形状元素个数一致,否则会报错
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寻找元素和求和

numpy.max(array)找到array数组中最大元素
numpy.min(array)找到array数组中最小元素
numpy.sum(array)对array数组求和
上述三个方法中。默认对整个数组查找或执行。同时也可以指定维度。添加参数axis=1表示对列操作,同理axis=0表示对行操作。
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寻找最大最小元素位置

numpy.argmax(array)返回array数组中最大值位置
numpy.argmin(array)放回array数组中最小值位置
上述两个方法缺点是该位置是将array转化为1维数组后位置,如果查询多维数组需要一些转化
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常用于越界处理的clip方法

np.clip()该方法有三个参数,分别是指定的数组,下界,上界。该方法作用是处理越界,例如如果某函数越了上界就将该元素修改为上界。如果有元越了下界,就修改了下界。
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矩阵装置

.T.transpose均是装置
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扩展维度

使用np.newaxis
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数组计算

比较元素

两个矩阵可以直接比较,放回一个相同形状元素,如果两个矩阵同一位置满足条件新矩阵为True否则为False。利用该方法可以放回指定元素。例如
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运算和矩阵相乘

np.dot(a,b)是a和b矩阵相乘。该方法执行的是线性代数的矩阵相乘。
而直接使用* + - **分别是两个矩阵对应位置元素相乘、相加、相减、指数运算
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拷贝

这里的拷贝和列表相差无几。分为浅拷贝和深拷贝。
浅拷贝是将元素复制,如果元素是一个数组直接复制地址。使用方法view
深拷贝会将子数组也复制。使用方法copy
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参考资料

链接

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