numpy使用注意事項筆記總結

1

>>> a=[[1,2,3]]
>>> b=[[1],[2],[3]]
>>> a1=np.array(a)
>>> b1=np.array(b)
>>> a1.shape
(1, 3)#行向量
>>> b1.shape
(3, 1)#列向量
>>> c1=np.array([1,2,3])
>>> c1.shape
(3,)##僅僅是一維數組不是行列向量

2.

###########import numpy as np####################
aa=[[2,3,4],[1,2,3]] 列表
aa2=np.array(aa) 創建數組

np.arange(0,11,2) 0~11間隔爲2的數
np.zeros(7) 7 vertex0
np.zeros((3,5))
np.ones(5) 5ge1
np.linspace(1,3,15) 1~3 15個點
np.eye(6)
np.random.rand(4) 0~1均勻隨機數組 4個
np.random.rand(5,4) 5*4
np.random.randn(3,5) 高斯分佈標準正態分佈
np.random.randint(2,20,7) 2<= <20 7個

arr=np.random.rand(25)
arr.reshape(5,5) 一維數組轉化爲二維數組 大小要保持一致
arr.max() 返回最大值
arr.min() 返回最小值
arr.shape 返回數組形狀,無括號

索引
一維:aa[4] 座標索引某個值 範圍:aa[2:3] aa[:3] aa[3:]
二維:aa[3,4] aa[:1,:1]
aa[1] 返回第一行 aa[:2] 返回0~2行
a>4 返回真值array([False, False, False, True, True])
a[(a>2)&(a<8)] 返回符合的元素 不改變a的數值

廣播:改變數值
a[0:3]=50

數學運算(元素對元素)
a*a
a+50
np.sqrt(a) 開根號
np.exp(a) 取指數
np.sin(a)
np.cos(a)
np.log(a) 取對數
np.sum(a)
np.mean(aa) 均值
np.var(aa) 方差
np.std(aa) 標準差