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Numpy Study 1
Numpy 使用1
1、Numpy创建数组
import numpy as np
创建数组有以下方式:
(1).arange
numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None)
np.arange(12)
np.arange(1, 10, 2): 1 3 5 7 9
np.arange(12).reshape(3,4)
np.arange(12).reshape( (3,4) )
(2).zeros ones empty 这3个类似的
numpy.zeros(shape, dtype=float, order=‘C‘)
numpy.ones(shape, dtype=None, order=‘C‘)
numpy.empty(shape, dtype=float, order=‘C‘)
np.zeros ((3,4))
np.zeros ((3,4), dtype=np.int16)
(3).linspace
numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
np.linspace(1, 10, 10): 1 2 3 --- 10
注意:
输入数组shape的时候,都输入 (rows, cols) 是OK的。当数组为一维数组时,可以只输入一个数 m,也可以输入 (m)
另外注意 arange是类似python中的range, arange与linspace不同!
2、Numpy数组运算
(1). * 和 dot区别
*是 elementwise product
dot是matrix product
(2).类型转换 自动转向高精度类型转换
(3).sum求和 可以指定axis(轴)
(4).全局函数 exp sqrt conj
a=np.arange(12).reshape((3,4))
np.sum(a,axis=0)
Numpy Study 1