TensorFlow常用库NumPy

最新推荐文章于 2025-03-11 11:14:18 发布

隐终

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分类专栏： Tensorflow 文章标签：人工智障

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本文介绍了NumPy库的主要对象——多维数组(ndarray)的基本属性，包括维度(ndim)、形状(shape)、元素数量(size)、数据类型(dtype)及元素位大小(itemsize)等，并展示了如何创建一维和多维数组，以及如何改变数组的形态。

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官网教程：https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html

首先要注意一句话：NumPy’s main object is the homogeneous multidimensional array

翻译过来就是，numpy库的主要对象是多维数组，0、1、2、3.....

特征：

ndarray.ndim：该对象的维度

ndarray.shape：形状，主要面对的是矩阵之类的，例如有一个矩阵 2行3列，则shape就是（2，）

ndarray.size：所有元素的数目

ndarray.dtype：元素的数据类型，例如int32,int64这种

ndarray.itemsize：元素位的大小，假如是64位的float，则itemsize=64/8=8

ndarray.data：缓冲池中包含的数组元素（不常用）

使用：

import numpy as np
vector = np.array([1,2,3])
vertor.shape
#输出 （3,）
vector.size
#输出 3
vector.ndim
#输出 1
type(vector)
#输出 <type 'numpy.ndarray'>

#创建多维数组
matrix = np.array([1,2],[3,4])
matrix.shape
#输出：(2,2)
matrix.ndim
#输出：2
matrix.size
#输出：4
type(matrix)
#<type 'numpy.ndarray'>

#改变矩阵的形态
one = np.arange(12)
two = one.reshape((3,4))
#首先创建一个1行12列的矩阵（1维数组）
#通过reshape可以把他改为 3行4列的矩阵