a_small_python的博客

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...

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+b a-b a**3 10*np.sin(b) 输出 [10 10 10 10] [10  8  6  4] [1000  729  512  343] [0.         8.41470985 9.092...

import numpy as np A = 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...

#矩阵的索引与迭代 import numpy as np A = 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...

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 stack print(A) print(B) print(C) p...

#array的分割 import numpy as np A = 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 ...