NumPy模塊怎么在Python3.5中使用

今天就跟大家聊聊有關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，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

1、簡介

2、多維數組——ndarray

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:ZhengzhengLiu

import numpy as np

#1.創建ndarray
#創建一維數組
n1 = np.array([1,2,3,4])
print(n1)

#屬性--ndim:維度;dtype:元素類型;shape:數組形狀;
# size:數組元素總個數，shape值相乘得到
print("n1維度:",n1.ndim)
print("n1元素類型:",n1.dtype)
print("n1數組形狀:",n1.shape)
print("n1數組元素總個數:",n1.size)

#創建二維數組
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)

#創建三維數組
n3 = np.array([
  [
    [1,2,3,4],
    [5,6,7,8]
  ],
  [
    [10,20,30,40],
    [50,60,70,80]
  ]
])

print(n3)
print("n3數組形狀:",n3.shape)
print("n3數組元素總個數:",n3.size)

#2.通過函數創建數組
z = np.zeros((3,2))   #創建指定形狀的數組，數值由零填充
print(z)
print(z.dtype)

o = np.ones((2,4))   #創建指定形狀的數組，數值由1填充
print(o)

e = np.empty((2,3,2))  #創建指定形狀的數組，數值由未初始化的垃圾值填充
print(e)

#3.通過函數計算的方式去創建數組
#一個參數，區間左閉右開，默認起始值為0，步長為1
np1 = np.arange(10)
print(np1)

#兩個參數（起始值，終止值），區間左閉右開，默認步長為1
np2 = np.arange(2,10)
print(np2)

#三個參數（起始值，終止值，步長），區間左閉右開，步長為2
np3 = np.arange(2,10,2)
print(np3)

#倒序創建數組元素
np4 = np.arange(10,2,-1)
print(np4)

#全閉區間，參數（起始值，終止值，元素個數）,等差數列
np5 = np.linspace(0,10,5)
print(np5)

#全閉區間，以10為底數參數為指數（起始值，終止值，元素個數），等比數列
np6 = np.logspace(0,2,5)
print(np6)

#生成隨機數的數組
np7 = np.random.random((2,3))
print(np7)

運行結果：

[1 2 3 4]
n1維度: 1
n1元素類型: int32
n1數組形狀: (4,)
n1數組元素總個數: 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數組形狀: (2, 2, 4)
n3數組元素總個數: 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函數是對被修改數組的一個拷貝，共享同一內存，
# 修改其中一個數組會影響里一個
np9[1][2] = 50
print(np8)
print(np9)

# -1表示第二維自動根據元素個數計算
np10 = np8.reshape(5,-1)
print(np10)

#shape直接修改原來數組的形狀
np8.shape=(2,-1)
print(np8)

運行結果：

[ 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基本操作說明

看完上述內容，你們對NumPy模塊怎么在Python3.5中使用有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。