Numpy学习三:数组运算

Posted sl0309

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Numpy学习三:数组运算相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1、转置

#reshape(shape)函数改变数组形状,shape是一个元组,表示数组的形状

创建一个包含15个元素的一维数组,通过reshape函数调整数组形状为3行5列的二维数组
arr = np.arange(15).reshape((3,5))
print(arr)

结果:[[ 0  1  2  3  4]
            [ 5  6  7  8  9]
            [10 11 12 13 14]]

#转置,数组转置可以使用transpose方法或者T属性,转置返回的是源数组的视图,不会进行任何复制操作

#将3行5列的二维数组arr转置为5行3列的二维数组
arr.transpose()

结果:array([[ 0,  5, 10],
                     [ 1,  6, 11],
                     [ 2,  7, 12],
                     [ 3,  8, 13],
                     [ 4,  9, 14]])

#使用T属性实现转置
arr.T

结果:array([[ 0,  5, 10],
                     [ 1,  6, 11],
                     [ 2,  7, 12],
                     [ 3,  8, 13],
                     [ 4,  9, 14]])

2、算数运算

#注意:两个数组做算数法要求两个数组的结构要相同

#数组加法,两个数组对应位置的元素相加

arr1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
arr2 = np.ones((2,3)) #2行3列的全1数组
arr1 + arr2 #相当于给数组arr1中的每个元素加1

结果:array([[ 2.,  3.,  4.],
                     [ 5.,  6.,  7.]])

#数组减法,两个数组对应位置的元素相减
arr1 - arr2

结果:array([[ 0.,  1.,  2.],
                     [ 3.,  4.,  5.]])

#数组乘法,两个数组对应位置的元素相乘
arr3 = np.array([[2,2,2],[2,2,2]])
arr1 * arr3

结果:array([[ 2,  4,  6],
                     [ 8, 10, 12]])

#使用tile函数构造数组,上一个arr3构造具有相同元素的数组非常麻烦,使用tile函数非常简洁
#第一个参数表示需要复制的数组,第二个参数是对应的轴方向上复制的次数

#第2个参数(2,3)表示在第0轴方向复制2次,第1轴方向复制3次,这样就构成了一个2行3列的二维数组

arr4 = np.tile([2],(2,3))
print(arr4)

结果:[[2 2 2]
           [2 2 2]]

#数组除法,两个数组对应位置的元素相除

arr1 / arr4

结果:array([[ 0.5,  1. ,  1.5],
                     [ 2. ,  2.5,  3. ]])

3、数组与标量算术运算

#对数组中每个元素求平方

arr1 ** 2

结果:array([[ 1,  4,  9],
                     [16, 25, 36]], dtype=int32)

#数组arr1中的每个元素加10

arr1 + 10

结果:array([[11, 12, 13],
                     [14, 15, 16]])





























以上是关于Numpy学习三:数组运算的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

「Python 机器学习」Numpy 矩阵运算

Numpy库的学习

机器学习——numpy

数据分析从入门到“入坑“系列利用Python学习数据分析-Numpy数组运算

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