1.np.array構(gòu)造函數(shù)
用法:np.array([1,2,3,4,5])
1.1 numpy array 和 python list 有什么區(qū)別?
標(biāo)準(zhǔn)Python的列表(list)中,元素本質(zhì)是對(duì)象。如:L = [1, 2, 3],需要3個(gè)指針和三個(gè)整數(shù)對(duì)象,對(duì)于數(shù)值運(yùn)算比較浪費(fèi)內(nèi)存和CPU。因此,Numpy提供了ndarray(N-dimensional array object)對(duì)象:存儲(chǔ)單一數(shù)據(jù)類型的多維數(shù)組。
1.2 如何強(qiáng)制生成一個(gè) float 類型的數(shù)組
d = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]], dtype=np.float)
1.3 使用astype(int)對(duì)上述 array 進(jìn)行強(qiáng)制類型轉(zhuǎn)換
d.astype(int)
1.4.dtype 和type 的區(qū)別是什么
type(d) 和 d.dtype 一個(gè)返回的是d 的數(shù)據(jù)類型 nd.array 另一個(gè)返回的是數(shù)組中內(nèi)容的數(shù)據(jù)類型
2. arange
用法 :np.arange(0,10) // 生成[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] 左開右閉不包括10
2.1.arange 和python 的range 函數(shù)的區(qū)別是什么
arange可以生成浮點(diǎn)類型,而range只能是整數(shù)類型
3. reshape
np.arange(1,10).reshape((3,3)) 從(3,4)改為(4,3)并不是對(duì)數(shù)組進(jìn)行轉(zhuǎn)置,而只是改變每個(gè)軸的大小,數(shù)組元素在內(nèi)存中的位置并沒有改變
reshape(-1,1) 任一行一列
4. 構(gòu)造等差數(shù)列
np.linspace(1, 10, 10)
#構(gòu)造等差數(shù)列 開始值,結(jié)束值,共幾個(gè)數(shù)字
#包括終止值 [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
#可以通過選項(xiàng)配置其不包括終止值
c=np.linspace(1, 10, 10, endpoint=False)
5.構(gòu)造等比數(shù)列
np.logspace(1,4,4,base=2,endpoint=True)
6.隨機(jī)數(shù)生成
6.1隨機(jī)生成(44)個(gè)0-10的數(shù)的二維數(shù)組*
np.random.randint(a, b, size=(c, d))
6.2.隨機(jī)生成 0-1的10個(gè)數(shù)字
np.random.rand
7.np.array 的數(shù)組切片
a.切片規(guī)則 [三冒號(hào)規(guī)則]
[開始:結(jié)尾:步長(zhǎng)]
b.開始為-1
a[-1] 取最后一個(gè)
a = [0,1,2,3,4,5,6,7]
a[-1] = 7
c.結(jié)尾為-1(開始必須為大于等于0的數(shù))
a[2:-1] = [2,3,4,5,6]
d.步長(zhǎng)為-1,意味著反轉(zhuǎn)
a[::-1]=[7,6,5,4,3,2,1]
8.特殊矩陣的生成
np.ones((3,3))、np.zeros((3,3))、np.eye(1,1) 奇怪的是 eye 為啥不接收元祖作為參數(shù)呢?暈 eye 也沒有 寫成eye
還有 a=[1,2,3] np.diag(a) 是生成1,2,3 為對(duì)角線的方陣
9.數(shù)組的運(yùn)算及矩陣的運(yùn)算
a.數(shù)組的相加,相當(dāng)?shù)碾S意,不用一樣的行和列
a = np.array([1,2,3,4,5])
b = a.reshape(-1,1)
a+b 返回的是一個(gè) 5*5 的矩陣
b.矩陣的加法必須是行列相同
a = np.matrix(np.array([[1,2,3],[2,1,3]]));
a.T 表示轉(zhuǎn)置 a.I 表示逆矩陣
c.對(duì)應(yīng)元素相乘用 multiple ,矩陣相乘可直接寫,但行和列要相等
a1=mat([1,1]);
a2=mat([2,2]);
a3=multiply(a1,a2)
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