Python基础之numpy库的使用

numpy库概述

numpy库处理的最基础数据类型是由同种元素构成的多维数组，简称为“数组”

数组的特点：

• 数组中所有元素的类型必须相同
• 数组中元素可以用整数索引
• 序号从0开始

ndarray类型的维度叫做轴，轴的个数叫做秩

numpy库的解析

由于numpy库中函数较多而且容易与常用命名混淆，建议采用如下方法引用numpy库

import numpy as np

numpy库中常用的创建数组函数

import numpy as np
a1 = np.array([1,2,3,4,5,6])
a2 = np.arange(1,10,3)
a3 = np.linspace(1,10,3)
a4 = np.indices((3,4))
a5 = np.random.rand(3,4)
a6 = np.ones((3,4),int)
a7 = np.empty((3,4),int)
print(a1)
print("===========================================================")
print(a2)
print("===========================================================")
print(a3)
print("===========================================================")
print(a4)
print("===========================================================")
print(a5)
print("===========================================================")
print(a6)
print("===========================================================")
print(a7)
=================================================================================
[1 2 3 4 5 6]
===========================================================
[1 4 7]
===========================================================
[ 1.   5.5 10. ]
===========================================================
[[[0 0 0 0]
  [1 1 1 1]
  [2 2 2 2]]

 [[0 1 2 3]
  [0 1 2 3]
  [0 1 2 3]]]
===========================================================
[[0.00948155 0.7145306  0.50490391 0.69827703]
 [0.18164292 0.78440752 0.75091258 0.31184394]
 [0.17199081 0.3789     0.69886588 0.0476422 ]]
===========================================================
[[1 1 1 1]
 [1 1 1 1]
 [1 1 1 1]]
===========================================================
[[0 0 0 0]
 [0 0 0 0]
 [0 0 0 0]]

在建立一个简单的数组后，可以查看数组的属性

import numpy as np
a6 = np.ones((3,4),int)
print(a6)
print("=========================================")
print(a6.ndim)
print("=========================================")
print(a6.shape)
print("=========================================")
print(a6.size)
print("=========================================")
print(a6.dtype)
print("=========================================")
print(a6.itemsize)
print("=========================================")
print(a6.data)
print("=========================================")
print(a6.flat)
=================================================================================
[[1 1 1 1]
 [1 1 1 1]
 [1 1 1 1]]
=========================================
2
=========================================
(3, 4)
=========================================
12
=========================================
int32
=========================================
4
=========================================
<memory at 0x0000020D79545908>
=========================================
<numpy.flatiter object at 0x0000020D103B1180>

数组在numpy中被当做对象，可以采用< a >.< b >()方式调用一些方法。

ndarray类的形态操作方法

ndarray类的索引和切片方法

除了ndarray类型方法外，numpy库提供了一匹运算函数

numpy库的比较运算函数

numpy库的其他运算函数

到此这篇关于Python基础之numpy库的使用的文章就介绍到这了,更多相关Python numpy库的使用内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！