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Python中NumPy的使用一

时间:2019-08-14 21:02   阅读:127次   来源:博客园页面报错

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NumPy简介:

一个用python实现的科学计算,包括:1、一个强大的N维数组对象Array;2、比较成熟的(广播)函数库;3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包;4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。

NumPy(Numeric Python)提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如:Lawrence Livermore,NASA用其处理一些本来使用C++,Fortran或Matlab等所做的任务。

NumPy的安装:

1、使用pip工具安装:

python -m pip install --user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose
安装完成后,通过使用pip list可以查看是否已经安装成功了。

2、小试牛刀:

import numpy as np
n= np.arange(9).reshape(3,3)

print(n)

#执行上述代码,输入结果为:

输出结果为:

以下对上述内容进行介绍:

1.range(start,end,step)

   range函数返回的是一个等差数列。构建等差数列,起点是start,终点是end,公差是step。

   start和step是可选项,没给出start的时候,从0开始;没给出step的时候,默认的公差是1.

2. numpy.range([start,] stop, [step,] dtype=None)
    start:数字型,可选参数,间隔的开始值,间隔包括开始值,缺省时的默认值是0;
    stop:数字型,必填参数,间隔的结束值,间隔不包括结束值,除非一些特殊情况,比如步长不是整数,浮点数的四舍五入影响到输出的长度;
    step:数组型,可选参数,间距值,对任何输出,它是相邻两个值之间的差值,out[i+1] - out[i],缺省的默认值为1,如果指定间距值,开始值也必须指定。
    dtype:输出数组的类型,如果没有指定,从输入参数的类型推断输出结果的数据类型(即与输入参数的类型保持一致)。
    返回值:等间距的数组,对浮点型参数,结果的长度为 ceil((stop-start)/step),因浮点溢出,这可能导致最后一个元素大于结束值。

arange()用于生成一维数组
reshape()将一维数组转换为多维数组

再看一组示例:

print('默认一维为数组:', np.arange(3))
print('自定义起点一维数组:',np.arange(1, 3))
print('自定义起点步长一维数组:',np.arange(2, 10, 2))
print('二维数组:', np.arange(8).reshape(2, 4))
print('三维数组:', np.arange(60).reshape((3, 4, 5)))
print('指定范围三维数组:',np.random.randint(1, 8, size=(3, 4, 5)))

1、a.reshape((2,2)) 比如:将a变成为2行,2列;

2、a.reshape(-1,1)这一行  ,a的形状属性未知,期望a变成(只有)一列,行数未知;

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  • Erlo.vip2019-09-21 19:10:29Hello、欢迎使用吐槽厅,这里是个吐槽的地方。
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