Numpy常用的20个函数

bigdata_pokison

已于 2022-09-16 10:06:22 修改

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分类专栏： Python专栏文章标签： numpy python 机器学习

于 2022-09-08 16:13:53 首次发布

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本文介绍了Numpy库中创建数组、数组操作、保存和加载数据以及切片、索引等核心函数，包括array、arange、linspace、random.randint、zeros、ones、full等，并通过实例展示了它们的用法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、创建数组

1、array  ：它用于创建一维或多维数组    （array 数组）

import numpy as np

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

----------------

array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

还可以使用此函数将pandas的df转为NumPy数组。

data={'小写':['a','b','c'],'大写':['A','B','C']}

df=pd.DataFrame(data)

np.array(df)

2、arange  ：在给定的间隔内返回具有一定步长的整数。  （arange 排列）

step:数值步长。

np.arange(5,10,2)

-----------------------

array([5, 7, 9])

3、Linspace  ：创建一个具有指定间隔的浮点数的数组。  （lin-space 林空间）

start:起始数字   end:结束    Num:要生成的样本数

np.linspace(10,100,10)

--------------------------------

array([ 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 100.])

4、random.randint  ：在一个范围内生成n个随机整数样本。  必记（random.rand-int）

（start:起始数字  end:结束  Num:要生成的样本数）

（1）np.random.randint(0,10,5)