python3 numpy 笔记。私人
2018-02-27 16:41
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非专业,个人观看movan_python中numpy的笔记 https://morvanzhou.github.io/ 可能有多出不严谨地方,谨慎观看。
解释:全文中的Array都表示输入的矩阵
-----
numpy属性
numpy数组的属性主要有维度(ndim)/行数和列数(shape)/元素个数(size)
如何创建一个数组:
A=np.array([Array],[Array]) #建立一个二维数组
指定创建数组的数据类型
A=np.array([Array],dtype=np.int) #指定A为int,除此之外有int32/float/float32
建立0矩阵
A=np.zeros((row_num,column_num)) #row_num为行数,column为列数
arange和linspace
A=np.arange(起点,终点,步长) #不包含终点
例子:print(np.arange(1,10,1))
>>[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
A=np.linspace(起点,终点,个数)#包含终点,即得出的数列第一个是起点,最后一个是终点。中间有个数-2个数
例子:print(np.linspace(1,10,9))
>>[1, 2.125,3.25,4.375,5.5,6.625,7.75,8.875,10]
小Tips:
reshape可以简化建立矩阵的过程。
例子:建立一个三行四列的矩阵
A=np.linsapce(1,10,9).reshape((3,3))
print(A)
>> [ 1 2.125 3.25 ]
[ 4.375 5.5 6.625]
[ 7.75 8.875 10]]
----矩阵的计算
若A,B是1*4的矩阵。
A*B;A+B;A-B;都代表各个元素的相乘/相加/相减
A**2表示各个元素平方
矩阵乘法的两种表达方法:其一 np.dot(A,B);其二 A.dot(B)
求矩阵所有元素之和:np.sum(A)
求矩阵按行axis=1或按列axis=0求和:np.sum(A,axis=1)
求矩阵的最大值:np.max(A);按行按列如上。
求矩阵的最小值:np.min(A);按行按列如上。
解释:全文中的Array都表示输入的矩阵
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numpy属性
numpy数组的属性主要有维度(ndim)/行数和列数(shape)/元素个数(size)
如何创建一个数组:
A=np.array([Array],[Array]) #建立一个二维数组
指定创建数组的数据类型
A=np.array([Array],dtype=np.int) #指定A为int,除此之外有int32/float/float32
建立0矩阵
A=np.zeros((row_num,column_num)) #row_num为行数,column为列数
arange和linspace
A=np.arange(起点,终点,步长) #不包含终点
例子:print(np.arange(1,10,1))
>>[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
A=np.linspace(起点,终点,个数)#包含终点,即得出的数列第一个是起点,最后一个是终点。中间有个数-2个数
例子:print(np.linspace(1,10,9))
>>[1, 2.125,3.25,4.375,5.5,6.625,7.75,8.875,10]
小Tips:
reshape可以简化建立矩阵的过程。
例子:建立一个三行四列的矩阵
A=np.linsapce(1,10,9).reshape((3,3))
print(A)
>> [ 1 2.125 3.25 ]
[ 4.375 5.5 6.625]
[ 7.75 8.875 10]]
----矩阵的计算
若A,B是1*4的矩阵。
A*B;A+B;A-B;都代表各个元素的相乘/相加/相减
A**2表示各个元素平方
矩阵乘法的两种表达方法:其一 np.dot(A,B);其二 A.dot(B)
求矩阵所有元素之和:np.sum(A)
求矩阵按行axis=1或按列axis=0求和:np.sum(A,axis=1)
求矩阵的最大值:np.max(A);按行按列如上。
求矩阵的最小值:np.min(A);按行按列如上。
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