Python科学计算库Numpy数值运算基础详解（超详细 附源码）

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Numpy 是一个开源的Python 科学计算库，它是python 科学计算库的基础库，许多其他著名的库（如Pandas、 Scikit-learn 等）都要用到Numpy库的一些功能。Numpy常用的导入格式：import numpy as np

一、创建数组对象

NumPy库能将数据（列表、元组、数组或其他序列类型）转换为ndarray数组。

利用array函数创建数组对象

专门创建数组的函数

利用array()创建数组对象

import numpy as np
data1 = [1,3,5,7] #列表
w1 = np.array(data1)
print('w1:',w1)
data2 = (2,4,6,8) #元组
w2 = np.array(data2)
print('w2:',w2)
data3 = [[1,2,3,4],[5,6,7,8]] #多维数组
w3 = np.array(data3)
print('w3:',w3)

专门创建数组的函数

 利用arange函数创建数组

array1 = np.arange(10)
print('array1:',array1)
array2 = np.arange(0,1,0.2)
print('array2:',array2)

利用linspace和logspace函数创建数组

logspace函数创造出来的是等比数列

array3= np.linspace(0,1,5)
array4 = np.logspace(0,1,5) 
#生成1-10间的具有5个元素的等比数列
print('array3:',array3)
print('array4:',array4)

zeros和ones函数用来创建指定长度或形状的全0或全1数组

print('1维值为0的数组：',np.zeros(4))
print('3*3维值为0的数组：\n',np.zeros([3,3]))
print('1维值为0的数组：',np.ones(5))
print('2*3维值为0的数组：\n',np.ones([2,3]))

diag函数创建类似对角矩阵，即对角线元素为0或者指定值，其他元素为0，full函数根据shape生成一个值全为val的矩阵

print('对角阵：\n',np.diag([1,2,3,4]))
print('指定大小和数值的矩阵:\n',np.full((2,3),6))

NumPy