python--科学计算模型numpy

前言

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

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一、numpy是什么？

NumPy(Numerical Python) 是科学计算基础库，提供大量科学计算相关功能，比如数据统计，随机数生成等。其提供最核心类型为多维数组类型（ndarray），支持大量的维度数组与矩阵运算，Numpy 支持向量处理 ndarray 对象，提高程序运算速度。
那么Numpy到底有什么功能呢？其实Numpy的功能非常多，主要用于数组计算。Numpy可以让用户在 Python 语言中使用向量和数学矩阵。Numpy 是 Python 语言在科学计算领域取得成功的关键之一，如果想通过 Python 语言学习数据科学、人工智能（包括深度学习、语言处理等分支），就必须学习 Numpy。

二、numpy开发环境配置：

pip install numpy

三、使用

1.ndarray 对象

NumPy 最重要的一个特点 是 其 N 维 数 组 对 象ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始
进行集合中元素的索引。

• ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。
• ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。
• ndarray 内部由以下内容组成：
  • 一个指向数据（内存或内存映射文件中的一块数据）的指针。
  • 数据类型或 dtype，描述在数组中的固定大小值的格子。
  • 一个表示数组形状（shape）的元组，表示各维度大小的元组。

1.1 比较重要 ndarray 对象属性

1.2使用

import numpy as np
e = np.random.randint(5,10,size = [2,3,4])
print(e)
print('e.ndim数组的维度数量:',e.ndim)
print('e.shape数组维数:',e.shape)
print('e.size元素个数:',e.size)
print('e.dtype元素类型:',e.dtype)
print('e.dtype元素大小:',e.itemsize)
#print('e.flags元素占内存信息:',e.flags)

2.array 创建数组

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

2.1 一维数组

import numpy as np
a =np.array([1,2,3,4])
print(a.shape)
print(a)

2.2 二维数组

import numpy as np
b = np.array([[1,2,3,4],[1,2,3,4],[1,2,3,4]])
b.shape

2.3参数的使用

1.ndmin dtype

import numpy as np
c = np.array([1,2,3,4],ndmin = 3,dtype = float)
print('c的维度:',c.shape)
print(c)

3. arange创建数组

numpy.arange(start, stop, step, dtype)

3.1 一维数组的创建

import numpy as np
d = np.arange(2,11,2,float)
print(d)
e = np.arange(10.0)
print(e)

###3.2 二维数组的创建

import numpy as np
f = np.array([np.arange(1,3),np.arange(2,4)])
print('f的维度：',f.shape)
print(f)

4. np.random随机数的创建

4.1 seed（）

import numpy as np
#种子一样，随机生成数就一样
np.random.seed(42)
a = np.random.random(1)
print(a)
np.random.seed(42)
b = np.random.random(1)
print(b)

种子一样，随机生成数就一样

4.2.shuffle（）

import numpy as np
#将一个序列随机排列
c = np.arange(1,5)
print(c)
np.random.shuffle(c)
print(c)

4.3 random（）

import numpy as np
#random() 在0.0 ~ 1.0 范围内随机生成数据 须指定size生成个数
d = np.random.random(size = [2,2])
d

4.4 randint()

import numpy as