numpy基础学习

Np.array()     创建数组

Array_2.shape   数组的形状

Array_2.size      数组变成一维的长度

Array_2.dtype   数组元素的类型（取精确度高的类型）

Np.arange(1,10)   创建一到九的一维列表

Np.arange(1,10，2）  创建一到九但是间隔位2的一维列表

Np.zeros(5)      创建五个全为0的一维列表

Np.zeros([2,3])  创建一个2*3的全0数组

Np.eye(5)     创建一个5*5的单位数组

 a[1]  一维数组中第二个值

a[1:5]  一维数组中第一到四的值

a[1][0] == a[1,0]

c[:2,1:]   二维数组从0-1行，1到最后一列的数据

Np.random.randn(10)  创建一个包含十个符合正太分布的一维数组

Np.random.randint(10)  返回是以内的int类型的值

Np.random.randint(10,size=10)    创建一个包含十个值符合正太分布的一维数组

Np.random.randint(10,size=10).reshape(4,5)    创建一个4*5的数组，其中的值符合正太分布

Np.random.randint(10,size=(2,3))    创建一个2*3的数组，其中的值符合正太分布

A + b ,a - b,a * b,a / b   数组对应位置的值直接进行运算

Np.unique(a)    以数组形式返回数组中唯一的值

Sum(a)    a的所有列的和

Sum(a[0])   a的第一行的和

Sum(a[:,0])  a的第一列的和

a.max()  数组a中的最大值

max(a[0])  数组a第一行的最大值

max(a[:,0])   数组a第一列的最大值

np.save('one_array',x)  将数组x序列化到one_array。npy中

np.load('one_array')    将序列化的数组读取出来

 

Np.mat(1,2,3],[4,5,6)  创建一个矩阵

A + b ,a - b   矩阵对应位置的值直接进行运算

A * b  矩阵的乘法运算（a的行数必须与b矩阵的列数相同）