Python如何使用Numpy库

这篇文章主要为大家展示了“Python如何使用Numpy库”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Python如何使用Numpy库”这篇文章吧。numpy 库处理的最基础数据类型是由同种元素构成的多维数组（ndarray）， 简称” 数组”，数组中所有元素的类型必须相同， 数组中元素可以用整数索引， 序号从0开始。 ndarray类型的维度(dimensions)叫做轴(axes)， 轴的个数叫做秩(rank)。 一维数组的秩为1， 二维数组的秩为2， 二维数组 相当于由两个一维数组构成numpy 库概述：
由于numpy 库中函数较多且命名容易与常用命名混淆，建议采用如下方式引用numpy 库：其中， as保留字与import一起使用能够改变后续代码中库的命名空间， 有助于提高代码可读性。 简单说， 在程序的后续部分中， np代替numpy。创建一个简单的数组后， 可以查看ndarray类型有一些基本属性1.ndarray.ndim
数组轴的个数，在python的世界中，轴的个数被称作秩2.ndarray.shape
数组的维度。这是一个指示数组在每个维度上大小的整数元组。例如一个n排m列的矩阵，它的shape属性将是(2,3),这个元组的长度显然是秩，即维度或者ndim属性3.ndarray.size
数组元素的总个数，等于shape属性中元组元素的乘积。4.ndarray.dtype
一个用来描述数组中元素类型的对象，可以通过创造或指定dtype使用标准Python类型。另外NumPy提供它自己的数据类型。5.ndarray.itemsize
数组中每个元素的字节大小。例如，一个元素类型为float64的数组itemsiz属性值为8(=64/8),又如，一个元素类型为complex32的数组item属性为4(=32/8).6.ndarray.data
包含实际数组元素的缓冲区，通常我们不需要使用这个属性，因为我们总是通过索引来使用数组中的元素。# 结果
[[1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1.]]
数据轴个数： 2
每个维度的数据个数： (4, 5)
数据类型 float64小结：函免费云主机域名数原型：功能：array函数将列表转矩阵# 结果
[[1 2 3]
[4 5 6]]
number of dim 2
size 6函数原型：# 结果：
[ 1 3 5 7 9 11]
[[ 2. 4. 6.]
[ 8. 10. 12.]]功能：创建都是初始值相同元素（0，1）的数组
函数原型：# 结果：
[[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]]
[[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]]和列表的索引差不多的# 结果
[[0.53469047 0.47559129 0.65865181]
[0.89942399 0.66683114 0.55181635]
[0.11989817 0.06055933 0.56880058]
[0.95744499 0.94814163 0.2155053 ]
[0.95179242 0.61544664 0.40876683]]
获取第2行 [0.11989817 0.06055933 0.56880058]
切片 [[0.89942399 0.66683114 0.55181635]
[0.11989817 0.06055933 0.56880058]]
切片 [[0.53469047 0.47559129 0.65865181]
[0.11989817 0.06055933 0.56880058]]提示：这里对文章进行总结：numpy 库还包括三角运算函数、 傅里叶变换、 随机和概率分布、 基本数值统计、 位运算、 矩阵运算等非常丰富的功能， 在使用时可以到官方网站查询python基础查表以上是“Python如何使用Numpy库”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注百云主机行业资讯频道！

相关推荐: yii2框架使用实例分析

本篇内容介绍了“yii2框架使用实例分析”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！Yii是一套基于组件、用于开发大型 Web 应用的高性能 PHP 框架，Y…