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NumPy--01 ndarray对象
首先导入numpy库import numpy as np 一·创建ndarray对象(1)np.array(object,dtype=None)object为列表，元祖等可迭代序列dtype可指定为np.float16 32 64 np.int16 32 64例：array = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]，,dtype=np.float6...原创 2018-12-17 17:26:30 · 362 阅读 · 0 评论 -
NumPy--02 基本运算
首先创建两个数组a=np.array([10,9,8,7])b=np.arange(4)1.基本运算包括加减乘除 幂次方 ，对每个元素取sin cos tan 等a+ba-ba**310*np.sin(b)输出[10 10 10 10][10 8 6 4][1000 729 512 343][0. 8.41470985 9.092...原创 2018-12-17 22:12:29 · 244 阅读 · 0 评论 -
NumPy--03 运算
import numpy as npA = np.arange(0,20).reshape((4,5)#求索引的最值print(A)print(np.argmax(A))print(np.argmin(A))#以下运算可设置参数axis=0,1指定对行 列进行运算#求平均值，以下三种方法等效print(np.average(A))print(np.mean(A))pri...原创 2018-12-18 22:15:25 · 175 阅读 · 0 评论 -
NumPy--04 索引与迭代
#矩阵的索引与迭代import numpy as npA = np.arange(3,15).reshape(3,4)print(A)#打印第2行print(A[2])#打印第二行第3列,以下两种方法效果相同print(A[2][3])print(A[2,3])#打印第3列print(A[:,3])#打印第一行第1，2列print(A[1,1:2])#迭代行f...原创 2018-12-18 22:19:39 · 283 阅读 · 0 评论 -
NumPy--05 array的合并
import numpy as np#numpy的array合并A = np.array([1,1,1])B = np.array([2,2,2])#纵向合并C = np.vstack((A,B)) #vertical stack#横向合并D = np.hstack((A,B)) #horizontal stackprint(A)print(B)print(C)p...原创 2018-12-18 22:29:24 · 167 阅读 · 0 评论 -
NumPy--06 array的分割
#array的分割import numpy as npA = np.arange(12).reshape((3,4))print(A)输出[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]]#np.split()只能进行等量分割，它返还一个列表#序列解包后，a，b为ndarray对象，type(a)=type(b)=<class ...原创 2018-12-18 22:39:01 · 281 阅读 · 0 评论