numpy基礎語法學習筆記

　　import numpy

　　numbers = numpy.array([1, 2, 3, 4])

　　array([1, 2, 3, 4])

　　numpy.array的屬性：numbers.dtype

　　numbers = numpy.array([1, 2, 3, 4.0])

　　print(numbers)

　　[ 1. 2. 3. 4.]

　　numpy.array默認為同一dtype，自動向上轉型

　　matrix = numpy.array([

　　[5, 10, 15],

　　[20, 25, 30],

　　[35, 40, 45]

　　])

　　print(matrix[1:3,])

　　1,2行全部(從0行開始)

　　[[20 25 30]

　　[35 40 45]]

　　print(matrix[1:3,1])

　　1,2行第1列

　　[25 40] (雖然符合結果但是為何是這種表示方式…)

　　print(matrix[1:3,1:2])

　　[[25]

　　[40]]

　　這就符合預期了

　　print(np.arange(15)) np.arrange()

　　[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]

　　默認從0開始，間距為1

　　np.arange(18).reshape(3,2,3)

　　array([[[ 0, 1, 2],

　　[ 3, 4, 5]],

　　[[ 6, 7, 8],

　　[ 9, 10, 11]],

　　[[12, 13, 14],

　　[15, 16, 17]]])

　　np.linspace(0, 99, 100)

　　array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.,

　　11., 12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19., 20., 21.,

　　22., 23., 24., 25., 26., 27., 28., 29., 30., 31., 32.,

　　33., 34., 35., 36., 37., 38., 39., 40., 41., 42., 43.,

　　44., 45., 46., 47., 48., 49., 50., 51., 52., 53., 54.,

　　55., 56., 57., 58., 59., 60., 61., 62., 63., 64., 65.,

　　66., 67., 68., 69., 70., 71., 72., 73., 74., 75., 76.,

　　77., 78., 79., 80., 81., 82., 83., 84., 85., 86., 87.,

　　88., 89., 90., 91., 92., 93., 94., 95., 96., 97., 98.,

　　99.])

　　A = np.array( [[1,1],

　　[0,1]] )

　　B = np.array( [[2,0],

　　[3,4]] )

　　print(A)

　　print("---------")

　　print(B)

　　print("---------")

　　#print A*B

　　print(A.dot(B))

　　print("---------")

　　print(np.dot(A, B))

　　[[1 1]

　　[0 1]]

　　[[2 0]

　　[3 4]]

　　[[5 4]

　　[3 4]]

　　[[5 4]

　　[3 4]]

　　*乘號意味著同行同列數值相乘

　　矩陣乘法則是dot點乘

　　可用np.dot(A, B)

　　或者A.dot(B)

　　A是一個矩陣

　　np.exp(A)

　　將A中所有的值作為e的指數，更新

　　np.sqrt(A)

　　將矩陣A中所有的值取其正根

　　np.floor(A)

　　將矩陣A中的所有值進行向下取整

　　A.ravel()

　　將一個矩陣降至一維，(拉平)

　　A.T

　　意為矩陣的轉置

　　a.reshape(3, -1)

　　寫-1的意思是讓其自動計算

　　np.hstack((A, B))

　　水平拼接兩個矩陣

　　np.vstack((A, B))

　　垂直拼接兩個矩陣

　　np.hsplit(a,3)

　　水平切割鄭州婦科醫院 http://mobile.120zzzy.com/

　　將整個矩陣平均分為3份(列數一定要為3的倍數，以此類推)

　　np.hsplit(a, (3,4))

　　水平切割

　　在矩陣的第三列和第四列進行切分(結果是3個)

　　vsplit 以此類推

　　值得一提的是

　　A 為ndarray類型時

　　C = A可以得到

　　C is A 為True

　　C 與A完全相同，且共用同一個內存(類似指針)

　　C = A.view()

　　C is A 為False

　　C與A不相同，id不同，但所指向的數組，其值相同且同時更新

　　C = A.copy()

　　C is A為False

　　C與A 不相同,id不同，所指向的數組也完全不同

　　A.argmax(axis=0)

　　找到A這個矩陣上，按列索引，每一列中最大數值的一行

　　axis=1

　　是每一行中，最大數所在的列號

　　B =np.tile(A,(2,3))

　　使B 拓展2,3倍

　　A.sort(axis = 1)

　　按行排序

　　a = np.array([4, 3, 1, 2])

　　j = np.argsort(a)

　　[2 3 1 0]

　　[1 2 3 4]

　　從小到大 按照行下標進行排序