python--第三方库-Numpy

一、下载Numpy

 win+R  cmd打开，在终端输出 pip install+【】，

3.

二、Numpy

1.创建数组

import numpy as np
a1 = np.array([1,2,3,4,5,6])    # 创建时，需要把数组放在列表中
print(a1)

结果：[1 2 3 4 5 6]

创建特殊数组

全1 / 全0 / 对角线为1的矩阵 的数组

# 创建特殊数组——全0/全1数组
print(np.zeros((3,3)))

print(np.ones((3,3)))

print(np.eye(4))    # 对角线为1，矩形四行四列

2.数组的属性

# 数组的属性
a2 = np.array([[1,2,3,4,5,6],[4,5,6,7,8,9]])    #二维数组，放在一个数组里生成
print(a2)

print(a2.shape)     # 形状（2，6）

print(a2.ndim)      # 2     维度
# 只有一个数据就是一维的，有行有列就是二维

print(a2[0:1])

3.数组的运算

# 数组的运算
b1 = np.array([1,2,3,4])
b2 = np.array([5,6,7,8])
# 结构要对应，否则报错
print(b1+b2)    # [ 6  8 10 12]
print(b1-b2)    # [-4 -4 -4 -4]
print()

# 矩阵相乘  @ 点乘
c1 = np.array([[1,2],[3,4]])
c2 = np.array([[4,5],[3,4]])
print(c1@c2)
'''
[[10 13]
 [24 31]]
有点类似于线代矩阵计算
'''

4.数组形状操作        reshape改变数组形状

# 数组形状操作    reshape改变数组形状
d = np.array([1,2,3,4,5,6])
print(d.reshape(3,2))       # 3行2列
print()

5.广播机制：可以使不同形状数组进行计算

前提：行数、列数有一个相同

e1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])    # 2行3列
e2 = np.array([10,20,30])   # 1行3列——>自动填充为 2行3列
'''
1行3列——>自动填充为 2行3列
10 20 30
10 20 30
再进行相加
'''
# 行行对应相加
print(e1+e2)