numpy模块
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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模块相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
第十章、numpy模块
一、导入方式
import numpy as np#约定俗成
二、作用
数组或矩阵的运算
numpy数组
arr1 = np.array([1,2,3]) #创建一维数组对象 arr1
arr2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) arr2 #二维数组
三维数组不用numpy模块,用TensorFlow、pytorch模块
属性
属性 解释 T 数组的转置(也就是行和列互换) dtype 数组元素的数据类型 size 数组元素的个数(比如2行3列为6) ndim 数组的维数 shape 数组的维度大小(以元组形式)(比如2行3列为(2,3)) astype 类型转换 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr.T) # 行与列互换 arr1.transpose()也是转置 ------------------------------------------------------- [[1 4] [2 5] [3 6]]
```
切片
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr[:]) #取出数组所有元素
print(arr[:, :]) #取出数组所有元素
print(arr[0, :]) #取出第0行到第一行的数组
print(arr[0:1, :]) #取出第0行到第一行的数组,顾头不顾尾
print(arr[0:1, 0:1]) #取出第0行到第一行,第0列到第一列的数组,顾头不顾尾
print(arr[0, 0],type(arr[0, 0])) #取出第0行到第一行,第0列到第一列的数,输出数组类型
print(arr[0, [0,2]]) #取出第0行第0个元素和第2个元素 [1 3]
print(arr[0, 0] + 1) #取出第0行第0列的元素加1 2
```
#取值
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr[0, :] = 0 #将第0行的元素全部变为0
print(arr)
--------------------------------------------
[[0 0 0]
[4 5 6]]
arr[1, 1] = 1 #将第一行第一列的数字改为1
arr[arr < 3] = 3 # 布尔取值 将小于3的数字全部变为3
print(arr)
#合并
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 可变数据类型
arr2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # 可变数据类型
-------------------------------------------------------
[[1 2 3]
[4 5 6]]
[[ 7 8 9]
[10 11 12]]
三、通过函数创建numpy数组
方法 | 详解 |
---|---|
array() | 将列表转换为数组,可选择显式指定dtype |
arange() | range的numpy版,支持浮点数 |
linspace() | 类似arange(),第三个参数为数组长度 |
zeros() | 根据指定形状和dtype创建全0数组 |
ones() | 根据指定形状和dtype创建全1数组 |
eye() | 创建单位矩阵 |
empty() | 创建一个元素全随机的数组 |
reshape() | 重塑形状 |
四、 numpy数组运算
方法 | 详解 |
---|---|
array() | 将列表转换为数组,可选择显式指定dtype |
arange() | range的numpy版,支持浮点数 |
linspace() | 类似arange(),第三个参数为数组长度 |
zeros() | 根据指定形状和dtype创建全0数组 |
ones() | 根据指定形状和dtype创建全1数组 |
eye() | 创建单位矩阵 |
empty() | 创建一个元素全随机的数组 |
reshape() | 重塑形状 |
五、重点
随机数种子:所有的随机数是按照随机数种子生成的
时间短则不变,时间长就变
np.random.seed(int(time.time()))
np.random.seed(1) #如果固定了就不会变
arr1 = np.random.rand(3,4) # 可变数据类型
print(arr1)
rs = np.random.RandomState(1) #产生一个随机状态种子,seed为1
print(rs.rand(3,4))
---------------------------------------------------------
[[4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04 3.02332573e-01]
[1.46755891e-01 9.23385948e-02 1.86260211e-01 3.45560727e-01]
[3.96767474e-01 5.38816734e-01 4.19194514e-01 6.85219500e-01]]
以上是关于numpy模块的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章