python中np是做什么的

在python中，“np”一般是指“numpy”库，是第三方库“numpy”的别名。方法：利用命令“import numpy as np”将numpy库取别名为“np”。

演示：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr)

结果是：

[1 2 3]

知识点扩展：

Python中NumPy基础使用

ndarray（以下简称数组）是numpy的数组对象，需要注意的是，它是同构的，也就是说其中的所有元素必须是相同的类型。其中每个数组都有一个shape和dtype。

shape既是数组的形状，比如

import numpy as np
from numpy.random import randn

arr = randn(12).reshape(3, 4)

arr

[[ 0.98655235 1.20830283 -0.72135183 0.40292924]
 [-0.05059849 -0.02714873 -0.62775486 0.83222997]
 [-0.84826071 -0.29484606 -0.76984902 0.09025059]]

arr.shape
(3, 4)

其中(3, 4)即代表arr是3行4列的数组，其中dtype为float64

一下函数可以用来创建数组

array　　 将输入数据转换为ndarray，类型可制定也可默认
asarray　　 将输入转换为ndarray
arange 类似内置range
ones、ones_like　　 根据形状创建一个全1的数组、后者可以复制其他数组的形状
zeros、zeros_like 类似上面，全0
empty、empty_like 创建新数组、只分配空间
eye、identity 创建对角线为1的对角矩阵

到此这篇关于python中np是做什么的的文章就介绍到这了,更多相关python中的np是什么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！

赞 (0)

相关推荐

  • Python openpyxl模块实现excel读写操作

    在日常的测试工作中,我们的测试用例一般都是保存在Excel文件中,当然也有一些公司会使用Xmind来编写测试用例,那么为什么我们在这里只是讲解Excel的读写的,因为Excel它是一种更规范.更常用的测试用例格式,对于自动化测试来说,如果我们将用例保存在Excel中,那么剩下的问题就是使用什么样的奇数去解析用例获取测试数据了,下面我们将为大家介绍openpyxl的具体用法. openpyxl是一个开源项目,openpyxl模块是一个读写Excel 2010文档的Python库,如果要处理更早格式

  • Python 存取npy格式数据实例

    数据处理的时候主要通过两个函数 (1):np.save("test.npy",数据结构) ----存数据 (2):data =np.load('test.npy") ----取数据 给2个例子如下(存列表) 1. z = [[[1, 2, 3], ['w']], [[1, 2, 3], ['w']]] np.save('test.npy', z) x = np.load('test.npy') x: ->array([[list([1, 2, 3]), list(['w

  • python 实现两个npy档案合并

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ old_record=numpy.load('exist.npy') temp_record=[] path = os.getcwd()+"\\database\\new" #获取当前路径 for root,dirs,files in os.walk(path): #遍历统计 for each in files: url=path+"\\"+each ... temp_record.append(temp) numpy.sa

  • Python使用OpenPyXL处理Excel表格

    官方文档: http://openpyxl.readthedocs.io/en/default/ OpenPyXL库 --单元格样式设置 单元格样式的控制,依赖openpyxl.style包,其中定义有样式需要的对象,引入样式相关: from openpyxl.styles import PatternFill, Font, Alignment, Border, SideBorder 边框 Side 边线PatternFill 填充Font 字体Aignment 对齐 以上基本可满足需要 基本用

  • python实现npy格式文件转换为txt文件操作

    如下代码会将npy的格式数据读出,并且输出来到控制台: import numpy as np ##设置全部数据,不输出省略号 import sys np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize) boxes=np.load('./input_output/boxes.npy') print(boxes) np.savetxt('./input_output/boxes.txt',boxes,fmt='%s',newline='\n') print('----

  • python中np是做什么的

    在python中,"np"一般是指"numpy"库,是第三方库"numpy"的别名.方法:利用命令"import numpy as np"将numpy库取别名为"np". 演示: import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) print(arr) 结果是: [1 2 3] 知识点扩展: Python中NumPy基础使用 ndarray(以下简称数组)是numpy的

  • 浅谈python中np.array的shape( ,)与( ,1)的区别

    如下所示: >>> import numpy as np >>> x = np.array([1, 2]) >>> y = np.array([[1],[2]]) >>> z = np.array([[1,2]]) >>> print(x.shape) (2,) >>> print(y.shape) (2, 1) >>> print(z.shape) (1, 2) x[1,2]的s

  • python中def是做什么的

    Python使用def开始函数定义,紧接着是函数名,括号内部为函数的参数,内部为函数的 具体功能实现代码,如果想要函数有返回值, 在expressions中的逻辑代码中用return返回. 基本使用 def function_name(parameters): expressions 实例 def function(): print('This is a function') a = 1+2 print(a) 上面我们定义了一个名字为 function 的函数,函数没有不接受参数,所以括号内部为

  • python中upper是做什么用的

    Python upper()方法 Python 字符串 描述 Python upper() 方法将字符串中的小写字母转为大写字母. 语法 upper()方法语法: str.upper() 参数 NA. 返回值 返回小写字母转为大写字母的字符串. 实例 以下实例展示了 upper()函数的使用方法: #!/usr/bin/python str = "this is string example....wow!!!" print "str.upper() : ", st

  • python中np.multiply()、np.dot()和星号(*)三种乘法运算的区别详解

    为了区分三种乘法运算的规则,具体分析如下: import numpy as np 1. np.multiply()函数 函数作用 数组和矩阵对应位置相乘,输出与相乘数组/矩阵的大小一致 1.1数组场景 A = np.arange(1,5).reshape(2,2) A array([[1, 2],        [3, 4]]) B = np.arange(0,4).reshape(2,2) B array([[0, 1],        [2, 3]]) np.multiply(A,B) #数

  • Python中np.linalg.norm()用法实例总结

    Python中np.linalg.norm()用法实例总结

    目录 前言 用法 总结 前言 np.linalg.norm()用于求范数,linalg本意为linear(线性) + algebra(代数),norm则表示范数. 用法 np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) 1.x: 表示矩阵(一维数据也是可以的~) 2.ord: 表示范数类型 向量的范数: 矩阵的向量: ord=1:表示求列和的最大值 ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根 ord=∞:表

  • Python中np.random.randint()参数详解及用法实例

    Python中np.random.randint()参数详解及用法实例

    目录 可实现功能: np.random.randint() 根据参数中所指定的范围生成随机 整数. 参数 一.基础用法 二.高级用法 总结 可实现功能: 1.随机生成一个整数. 2.随机生成任意范围内的一个整数. 3.随机生成指定长度的整数组 4.随机生成指定长度的任意范围的整数组 5.随机生成指定长度的多维整数组 6.随机生成指定长度的任意范围的多维整数组 np.random.randint() 根据参数中所指定的范围生成随机 整数. numpy.random.randint(low, hig

  • python中np.random.permutation函数实例详解

    目录 一:函数介绍 二:实例 2.1 直接处理数组或列表数 2.2 间接处理:不改变原数据(对数组下标的处理) 2.3 实例:鸢尾花数据中对鸢尾花的随机打乱(可以直接用) 总结 一:函数介绍 np.random.permutation() 总体来说他是一个随机排列函数,就是将输入的数据进行随机排列,官方文档指出,此函数只能针对一维数据随机排列,对于多维数据只能对第一维度的数据进行随机排列. 简而言之:np.random.permutation函数的作用就是按照给定列表生成一个打乱后的随机列表 在

  • Python中unittest模块做UT（单元测试）使用实例

    待测试的类(Widget.py) # Widget.py # Python 2.7.6 class Widget: def __init__(self, size = (40,40)): self.size = size def getSize(self): return self.size def reSize(self,width,height): if width <0 or height < 0: raise ValueError, 'illegal size' else: self.

  • Python中常用操作字符串的函数与方法总结

    例如这样一个字符串 Python,它就是几个字符:P,y,t,h,o,n,排列起来.这种排列是非常严格的,不仅仅是字符本身,而且还有顺序,换言之,如果某个字符换了,就编程一个新字符串了:如果这些字符顺序发生变化了,也成为了一个新字符串. 在 Python 中,把像字符串这样的对象类型(后面还会冒出来类似的其它有这种特点的对象类型,比如列表),统称为序列.顾名思义,序列就是"有序排列". 比如水泊梁山的 108 个好汉(里面分明也有女的,难道女汉子是从这里来的吗?),就是一个"

随机推荐