numpy
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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相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1.常用属性
array.adim #数组的维数
array.shape #数组的形状
array.size #元素数
2.常用方法:
生成全为一的数组:
np.ones((3,4),dtype = np.int16) #数组类型
改变数据形式:
np.reshape()
np.arrange(12).reshape(3,4)
求和:
np.sum(a,axis=1) #axis=1,表示行。axis=0,表示列
最大值:
max(a,axis=1)
最大值的索引:
argmax()
最小值得索引:
argmin()
输出中位数:
median()
相邻两个数的差值:
diff()
输出非零行的行数和列数 :
nonzero()
矩阵转置:
A.T ( np.transpose(A))
分离数组:
np.clip(A,5,9) #小于5的数变成5,大于9的数等于9。保留中间的数
将A和B上下合并:
np.vstack((A,B)) #vertical stack
将A和B左右合并:
np.hstack((A,B)) #horizontal stack
把横向数列变成竖向数列(或反转):
A[np.newaxis,:] #在横向加一个维度
A[:,np.newaxis] #在纵向加一个维度
合并多个数列,可以选择合并维度
np.concatenate((A,B,B,A),axis = 0)
#数列分割
np.split(A,2,axis=1) #将A分割成2块,按行分割
np.array_split(A,3,axis=1) #进行不等分分割
np.hsplit(A,2) #进行纵向分割
#赋值
b is a #返回布尔
b = a #关联ab
b = a.copy() #deep copy
以上是关于numpy的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章