Python中numpy矩阵合并和初始化

Numpy核心知识点总结上 1. numpy.array 基础 1.1 Python List vs. Python array vs. Numpy array 1.2 初始numpy.array 2. 创建 numpy.array 2.1 Python range vs. np.arange vs. np.linspace 2.2 随机函数 2.2.1 np.random.randint 2.2.2 np.random.random 2.2.3 np.random.normal 2.2.4 np.random.seed 2.3 其他 阅读详情

1、numpy中两个矩阵的合并
1)理论
np.r_[up, down],把两矩阵上下相加,按列连接两个矩阵,要求列数相等。
np.c_[left, right],把两矩阵左右相加,按行连接两个矩阵,要求行数相等。
2)例子:
    import numpy as np
     # up和down都是二维矩阵
    up = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
    down = np.array([[10, 11, 12]])
    up_down = np.r_[up,down]
    print("上下合并:")
    print(up_down)

    print("取出第一行第一列数据:")
    print(up_down[0, 0])

    print("取出第一列(一维列表):")
    print(up_down[:, 0])
    print("取出第一列(二维列表):")
    print(up_down[:, 0:1])

    print("取出第一行(一维列表):")
    print(up_down[0, :])
    print("取出第一行(二维列表):")
    print(up_down[0:1, :])

    # left是二维矩阵,right是一维矩阵
    left = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
    right = np.array([7, 8])
    left_right = np.c_[left, right]
    print("左右合并:")
    print(left_right)

2、np的stack、concatenate方法
    import numpy as np
    # 1)stack方法
    a = np.array([1, 2, 3])
    b = np.array([2, 3, 4])
    c = np.stack((a, b))
    # array([[1, 2, 3],[2, 3, 4]])
    print(c)
    c = np.stack((a, b), axis=-1)
    # array([[1, 2],[2, 3],[3, 4]])
    print(c)
    # 2)concatenate方法
    a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
    b = np.array([[5, 6]])
    c = np.concatenate((a, b), axis=0)
    # array([[1, 2],[3, 4],[5, 6]])
    print(c)
    c = np.concatenate((a, b.T), axis=1)
    # array([[1, 2, 5],[3, 4, 6]])
    print(c)

3、numpy中array的数据类型和初始化,numpy中的数值一定要注意
        import numpy as np

    # 1)初始化为浮点型数据
    # data = [[0.0, 0.0, 0.0, 0.0]]
    data = np.array([[0.0]*4])
    data[0][0] = 1
    # 打印出来1.0
    print(data[0][0])

    # 2)初始化为整型数据
    # data = [[0, 0, 0, 0]]
    data = np.array([[0]*4])
    data[0][0] = 1.23
    # 打印出来只有1
    print(data[0][0])


    # 3)初始化为字符型数据
    # data = [['', '', '', '']]
    data = np.array([['']*4])
    # 如果初始化时,没有空格或者只有一个空格,填写字符只能填写一个
    data[0][0]='123'
    # 打印出来的只有'1'
    print(data[0][0])
    # 如果初始化的时候有三个空格
    data = np.array([['   ']*4])
    data[0][0]='123'
    # '123'全部打印出来
    print(data[0][0])

Python Numpy 数组的初始化和基本操作 Python 是一种高级的,动态的,多泛型的编程语言。Python代码很多时候看起来就像是伪代码一样,因此你可以使用很少的几行可读性很高的代码来实现一个非常强大的想法。 一.基础: Numpy的主要数据类型是ndarray,即多维数组。它有以下几个属性: ndarray.ndim:数组的维数 ndarray.shape:数组每一维的大小 ndarray.size:数组中全部元素的数量 ndarray.dtype:数组中元素的类型(numpy.int32, numpy.int16, and numpy.float64等) ndarray.itemsize:每个元素占几个字节 例子: > 立即下载

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MasonYyp
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