NumPy模塊怎么在Python3.5中使用-創(chuàng)新互聯(lián)
今天就跟大家聊聊有關(guān)NumPy模塊怎么在Python3.5中使用，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。
1、簡(jiǎn)介
2、多維數(shù)組——ndarray
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:ZhengzhengLiu
import numpy as np
#1.創(chuàng)建ndarray
#創(chuàng)建一維數(shù)組
n1 = np.array([1,2,3,4])
print(n1)
#屬性--ndim:維度;dtype:元素類型;shape:數(shù)組形狀;
# size:數(shù)組元素總個(gè)數(shù)，shape值相乘得到
print("n1維度:",n1.ndim)
print("n1元素類型:",n1.dtype)
print("n1數(shù)組形狀:",n1.shape)
print("n1數(shù)組元素總個(gè)數(shù):",n1.size)
#創(chuàng)建二維數(shù)組
n2 = np.array([
[1,2,3,4],
[5,6,7,8]
])
print(n2)
print("n2維度:",n2.ndim)
print("n2元素類型:",n2.dtype)
#創(chuàng)建三維數(shù)組
n3 = np.array([
[
[1,2,3,4],
[5,6,7,8]
],
[
[10,20,30,40],
[50,60,70,80]
]
])
print(n3)
print("n3數(shù)組形狀:",n3.shape)
print("n3數(shù)組元素總個(gè)數(shù):",n3.size)
#2.通過(guò)函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組
z = np.zeros((3,2)) #創(chuàng)建指定形狀的數(shù)組，數(shù)值由零填充
print(z)
print(z.dtype)
o = np.ones((2,4)) #創(chuàng)建指定形狀的數(shù)組，數(shù)值由1填充
print(o)
e = np.empty((2,3,2)) #創(chuàng)建指定形狀的數(shù)組，數(shù)值由未初始化的垃圾值填充
print(e)
#3.通過(guò)函數(shù)計(jì)算的方式去創(chuàng)建數(shù)組
#一個(gè)參數(shù)，區(qū)間左閉右開(kāi)，默認(rèn)起始值為0，步長(zhǎng)為1
np1 = np.arange(10)
print(np1)
#兩個(gè)參數(shù)（起始值，終止值），區(qū)間左閉右開(kāi)，默認(rèn)步長(zhǎng)為1
np2 = np.arange(2,10)
print(np2)
#三個(gè)參數(shù)（起始值，終止值，步長(zhǎng)），區(qū)間左閉右開(kāi)，步長(zhǎng)為2
np3 = np.arange(2,10,2)
print(np3)
#倒序創(chuàng)建數(shù)組元素
np4 = np.arange(10,2,-1)
print(np4)
#全閉區(qū)間，參數(shù)（起始值，終止值，元素個(gè)數(shù)）,等差數(shù)列
np5 = np.linspace(0,10,5)
print(np5)
#全閉區(qū)間，以10為底數(shù)參數(shù)為指數(shù)（起始值，終止值，元素個(gè)數(shù)），等比數(shù)列
np6 = np.logspace(0,2,5)
print(np6)
#生成隨機(jī)數(shù)的數(shù)組
np7 = np.random.random((2,3))
print(np7)運(yùn)行結(jié)果：
[1 2 3 4]
n1維度: 1
n1元素類型: int32
n1數(shù)組形狀: (4,)
n1數(shù)組元素總個(gè)數(shù): 4
[[1 2 3 4]
[5 6 7 8]]
n2維度: 2
n2元素類型: int32
[[[ 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8]][[10 20 30 40]
[50 60 70 80]]]
n3數(shù)組形狀: (2, 2, 4)
n3數(shù)組元素總個(gè)數(shù): 16
[[ 0. 0.]
[ 0. 0.]
[ 0. 0.]]
float64
[[ 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1.]]
[[[ 1.02548961e-305 5.40165714e-067]
[ 1.05952696e-153 9.69380992e+141]
[ 2.17151199e+214 4.34975848e-114]][[ 2.08064175e-115 1.91431714e+227]
[ 6.42897811e-109 1.26088822e+232]
[ 9.51634286e-114 5.45764552e-306]]]
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[2 3 4 5 6 7 8 9]
[2 4 6 8]
[10 9 8 7 6 5 4 3]
[ 0. 2.5 5. 7.5 10. ]
[ 1. 3.16227766 10. 31.6227766 100. ]
[[ 0.55980469 0.99477652 0.82310732]
[ 0.97239333 0.1409895 0.57213264]]
#修改ndarray形狀 np8 = np.arange(0,20,2) print(np8) print(np8.size) np9 = np8.reshape(2,5) print(np9) print(np9.size) #reshape函數(shù)是對(duì)被修改數(shù)組的一個(gè)拷貝，共享同一內(nèi)存， # 修改其中一個(gè)數(shù)組會(huì)影響里一個(gè) np9[1][2] = 50 print(np8) print(np9) # -1表示第二維自動(dòng)根據(jù)元素個(gè)數(shù)計(jì)算 np10 = np8.reshape(5,-1) print(np10) #shape直接修改原來(lái)數(shù)組的形狀 np8.shape=(2,-1) print(np8)
運(yùn)行結(jié)果：
[ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18]
10
[[ 0 2 4 6 8]
[10 12 14 16 18]]
10
[ 0 2 4 6 8 10 12 50 16 18]
[[ 0 2 4 6 8]
[10 12 50 16 18]]
[[ 0 2]
[ 4 6]
[ 8 10]
[12 50]
[16 18]]
[[ 0 2 4 6 8]
[10 12 50 16 18]]
Numpy基本操作說(shuō)明
看完上述內(nèi)容，你們對(duì)NumPy模塊怎么在Python3.5中使用有進(jìn)一步的了解嗎？如果還想了解更多知識(shí)或者相關(guān)內(nèi)容，請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。
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