numpy学习

最新推荐文章于 2024-11-14 08:00:00 发布

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本文介绍了NumPy库的基础知识，包括如何使用Python的list创建数组，以及如何进行数组的索引与切片操作。此外，还详细讲解了NumPy在进行数组间的数学运算时的强大功能，例如加减乘除和矩阵乘法。

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numpy基础复习

numpy的数组由Python中的list定义，所以numpy数组中的素有元素由[]括起来，与list一样，numpy的二元数组指定元素时的定义：

my_2d_array=np.array([[1,3,5],[2,4,6]])

[1,3,5]与[2,6]之间的逗号，不能遗漏

在这里插入图片描述

numpy数组中，提取某一列的元素，如提取第一列（列号从0开始）：

my_array_column_2 = my_array[:, 1] 
print my_array_column_2

使用了冒号：而不是行号，对于列号，使用了值1，最终输出为[3,4]

现在，让我们看看numpy在多个阵列上执行计算时提供的强大功能。

numpy可以在数组上执行数学运算，如下：

import numpy as np 
a = np.array([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]) 
b = np.array([[5.0, 6.0], [7.0, 8.0]]) 
sum = a + b 
difference = a - b           
product = a * b               #逐元素乘法
quotient = a / b

其中，乘法运算执行矩阵中的逐元素乘法而不是矩阵乘法，要执行矩阵乘法，使用a.dot(b)

matrix_product = a.dot(b) 
print "Matrix Product = ", matrix_product

在NumPy中，我们通过传递一系列序列来制作数组，就像我们之前所做的那样。

创建数组的最基本的方法是将序列传递给NumPy的array()函数; 你可以传递任何序列（类数组），而不仅仅是常见的列表（list）数据类型。
为了创建一个2D（二维）数组，我们传递一个列表的列表（或者是一个序列的序列）给array()函数。如果我们想要一个3D（三维）数组，我们就要传递一个列表的列表的列表，如果是一个4D（四维）数组，那就是列表的列表的列表的列表，以此类推。