numpy入门笔记

最新推荐文章于 2025-04-05 09:58:12 发布

Moliay

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分类专栏： python 文章标签： numpy 笔记

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Moliay/article/details/139501000

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学习参考：
菜鸟教程
 numpy入门博客
 numpy入门视频

NumPy安装

默认情况使用国外线路，国外太慢，我们使用清华的镜像

pip3 install numpy scipy matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

一、创建数组

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

在这里插入图片描述

一维数组

import numpy as np

arr1 = [1, 2, 3, 4, 5]
arr2 = [10, 20, 30, 40, 50]
print(arr1 + arr2)

arr3 = np.array(arr1)
arr4 = np.array(arr2)
print(arr3 + arr4)
print(arr4 / arr3)
print(arr3.shape) # （行，列）
print(arr3.max(), arr3.argmax()) # 最大值，最大值索引（从0开始）
print(arr3.ndim) # 维度

在这里插入图片描述

二维数组

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])
print(arr1)
print(arr1.ndim)
print(arr1.shape)

在这里插入图片描述

创建默认值数组
- 创建全零数组的用途是初始化一个具有特定形状和大小的数组，其中所有元素都设置为0。在处理图像或其他数据时，全零数组可以用作初始值或占位符。例如，假设我们要读取一个尺寸为（255，255，255）的图片，我们可以创建一个相同维度的全零数组，然后将图片读入该数组进行填充。这样做的好处是，我们可以直接将原始图像数据存储在全零数组中，而无需担心数据溢出或其他问题。
- 全1数组同理
- 全空数组创建出来的全空数组中的数据都是无限小的、无限接近于0但不是0，这方便我们数学上的一些操作

import numpy as np

data = np.zeros(shape=(3, 4))
print(data)

data1 = np.ones(shape=(3, 4))
print(data1)

data2 = np.empty(shape=(3, 4

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