python中的numpy的array數據類型有哪些
py的numpy的array數據類型
本篇教程希望為您提供幫助
本篇文章給大家帶來的內容是介紹python中numpy的array數據類型有哪些?(代碼詳解)。有一定的參考價值,有需要的朋友可以參考一下,希望對你們有所幫助。
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import numpy as np #創建 # 創建一維數組 a = np.array([1, 2, 3]) print(a) ''' [1 2 3] ''' # 創建多維數組 b = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)]) print(b) ''' [[1 2 3] [4 5 6]] ''' # 創建等差一維數組 c = np.arange(1, 5, 0.5) print(c) ''' [1. 1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5] ''' # 創建隨機數數組 d = np.random.random((2, 2)) print(d) ''' [[0.65746941 0.09766114] [0.15024283 0.9212932 ]] ''' # 創建一個確定起始點和終止點和個數的等差一維數組 ##包含終止點 e = np.linspace(1, 2, 10) print(e) ''' [1. 1.11111111 1.22222222 1.33333333 1.44444444 1.55555556 1.66666667 1.77777778 1.88888889 2. ] ''' ##不包含終止點 f = np.linspace(1, 2, 10, endpoint=False) print(f) ''' [1. 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9] ''' #創建一個全為『1』的 數組 g = np.ones([2,3]) print(g) ''' [[1. 1. 1.] [1. 1. 1.]] ''' #創建一個全為『0』的數組 h = np.zeros([2,3]) print(h) ''' [[0. 0. 0.] [0. 0. 0.]] ''' #通過函數創建數組 k = np.fromfunction(lambda i,j :(i+1)*(j+1),(9,9)) print(k) ''' [[ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.] [ 2. 4. 6. 8. 10. 12. 14. 16. 18.] [ 3. 6. 9. 12. 15. 18. 21. 24. 27.] [ 4. 8. 12. 16. 20. 24. 28. 32. 36.] [ 5. 10. 15. 20. 25. 30. 35. 40. 45.] [ 6. 12. 18. 24. 30. 36. 42. 48. 54.] [ 7. 14. 21. 28. 35. 42. 49. 56. 63.] [ 8. 16. 24. 32. 40. 48. 56. 64. 72.] [ 9. 18. 27. 36. 45. 54. 63. 72. 81.]] ''' ############## #獲取數組的相關屬性 a = np.array([(1,2,3),(4,5,6)]) print(a) ##獲取數組的形狀 print(a.shape) ''' (2, 3) 表示:該數組為2行3列 ''' ## 改變數組的形狀 b = a.reshape(3,2) print(b) ''' [[1 2] [3 4] [5 6]] 將a數組的數據由2行3列變成3行2列得到b數組,但是a數組沒有發生改變 ''' a.resize(3,2) print(a) ''' [[1 2] [3 4] [5 6]] a數組由2行3列變成3行2列,此時,a數組的形狀發生了改變 ''' ############## #數組切片操作 a = np.array([(1,2,3),(4,5,6)]) print(a) ''' [[1 2 3] [4 5 6]] ''' ##獲取數組的第二行 print(a[1]) ''' [4 5 6] ''' ##獲取數組的前兩行 print(a[0:2]) ''' [[1 2 3] [4 5 6]] ''' ##獲取數組的前兩列的值 print(a[:,[0,1]]) ''' [[1 2] [4 5]] ''' ##獲取數組的第1行的前兩列的值 print(a[0,[0,1]]) ''' [1 2] ''' ##遍曆數組 for row in a: print(row) ''' [1 2 3] [4 5 6] ''' ####################### ##數組拼接 a = np.array([1,2,3]) b = np.array([4,5,6]) #垂直方向的拼接 c = np.vstack((a,b)) print(c) ''' [[1 2 3] [4 5 6]] ''' #豎直方向的拼接 d = np.hstack((a,b)) print(d) ''' [1 2 3 4 5 6] ''' ##################### ##數組的計算 a = np.array([1,2,3]) b = np.array([4,5,6]) #加法 c = a+b print(c) ''' [5 7 9] ''' #減法 d= a - b print(d) ''' [-3 -3 -3] ''' #乘法 e = a * b print(e) ''' [ 4 10 18] ''' #求和 f = np.array([(1,2,3),(4,5,6)]) print(f.sum()) ''' 21 ''' #按列求和 print(f.sum(axis=0)) ''' [5 7 9] ''' #按行求和 print(f.sum(axis=1)) ''' [ 6 15] ''' #最小值的值 print(f.min()) ''' 1 ''' #最小值的索引 print(f.argmin()) ''' 0 ''' #最大值的值 print(f.max()) ''' 6 ''' print(f.argmax()) ''' 5 ''' #平均值 print(f.mean()) ''' 3.5 ''' #方差 print(f.var()) ''' 2.9166666666666665 ''' #標準差 print(f.std()) ''' 1.707825127659933 ''' ############# # 線性代數的運算 #矩陣內積 np.dot() #行列式 np.linalg.det() # 逆矩陣 np.linalg.inv() #多元一次方程組求根 np.linalg.solve() #求特徵值和特徵向量 np.linalg.eig() |
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