Numpy用法小结

导入numpy库:

import numpy as np

1、创建向量/矩阵：

arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
'''array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])'''
arr.shape
(2, 3)
mat = np.matrix([[2,3,4],[5,6,7]])
'''matrix([[2, 3, 4],
        [5, 6, 7]])'''
mat.shape
(2,3)

2.拼接矩阵：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.r_[a,b]
d = np.c_[a,b]
c
Out[11]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
 c.shape
Out[12]: (6,)
d
Out[13]: 
array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])
d.shape
Out[14]: (3, 2)

np.r_是按列连接两个矩阵，就是把两矩阵上下相加，要求列数相等，类似于pandas中的concat()。
np.c_是按行连接两个矩阵，就是把两矩阵左右相加，要求行数相等，类似于pandas中的merge()。
3、

In [2]: a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

In [3]: mask = np.random.rand(*a.shape) >= 0.9

In [4]: mask
Out[4]: 
array([[ True,  True, False],
       [False, False, False]])

In [5]: a*mask
Out[5]: 
array([[1, 2, 0],
       [0, 0, 0]])

4、

In [2]: np.arange(10)
Out[2]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])