Python—Numpy库的用法

Posted 2023-02-16

参考技术A NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。

NumPy 支持比 Python 更多种类的数值类型。 下表显示了 NumPy 中定义的不同标量数据类型。

[('age', 'i1')]

[10 20 30]

[('abc', 21, 50.0), ('xyz', 18, 75.0)]

每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码：

[[1, 2] [3, 4] [5, 6]]

[[[ 0, 1, 2] [ 3, 4, 5] [ 6, 7, 8] [ 9, 10, 11]] [[12, 13, 14] [15, 16, 17] [18, 19, 20] [21, 22, 23]]]

[1 2 3]

[1 2 3]

[(1, 2, 3) (4, 5)]

原始数组是： [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]

修改后的数组是： 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55

原始数组是： [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]

原始数组的转置是： [[ 0 20 40] [ 5 25 45] [10 30 50] [15 35 55]]

修改后的数组是： 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55

C风格是横着顺序

F风格是竖着的顺序

原始数组是： [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]

修改后的数组是： [[ 0 10 20 30] [ 40 50 60 70] [ 80 90 100 110]]

第一个数组： [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]

第二个数组： [1 2 3 4]

修改后的数组是： 0:1 5:2 10:3 15:4 20:1 25:2 30:3 35:4 40:1 45:2 50:3 55:4

原始数组： [[0 1 2 3] [4 5 6 7]]

调用 flat 函数之后： 5

原数组： [[0 1 2 3] [4 5 6 7]]

展开的数组：默认是A [0 1 2 3 4 5 6 7]

以 F 风格顺序展开的数组： [0 4 1 5 2 6 3 7]

原数组： [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]]

转置数组： [[ 0 4 8] [ 1 5 9] [ 2 6 10] [ 3 7 11]]