一、Numpy使用

 1、numpy的简单使用

import numpy as np
#利用as给numpy起一个别名np

# 使用array来承接这个数组
array = np.array([[1,2,3],
                  [2,3,4]])

print(array)
print("number of dim:", array.ndim)  # ndim 数组维度
print("shape:", array.shape)         # 数组的形状 
print("size", array.size)            # 数组的元素个数

打印结果如左图

2、 np.ones  np.zeros empty

# 生成一个三行四列全为1的矩阵
a = np.ones((3, 4), dtype=np.int16)
print("三行四列全为1：\n", a)

#生成一个二行三列全为0的矩阵
b = np.zeros((2,3), dtype=float)
print("二行三列全为0：\n", b)

c = np.empty((3,4))
print("空矩阵：\n", c)

#利用 dtype= 可以更改所存储元素类型

3、arange（左闭右开的有序数组）

开始 结束 步长

a = np.arange(10, 20, 2)
print("从10开始到20，步长为2的有序数组:\n", a)

# 若一个参数默认为该数组元素为10，且步长为1
b = np.arange(10)
print("从0开始到10，步长为1的有序数组:\n", b)

# 若俩个参数默认步长为1，从10-20
c = np.arange(10, 20)
print("从10开始到20，步长为1的有序数组:\n", c)

4、生成线段

a = np.linspace(1, 10, 5)
print("从1到10，分为5段:\n", a)

5、加和运算

a = np.array([10,20,30,40])
b = np.arange(4)

print("数组a和数组b分别为：\n", a, b)
c = a + b
print("加和运算后的结果数组为:\n", c)

6、乘法运算

a = np.array([10,20,30,40])
b = np.arange(4)

print("数组a和数组b分别为：\n", a, b)
c = a * b
print("运算后的结果数组为:\n", c)

 7、乘方运算

b = np.arange(4)
print("运算前数组:\n", b)

c = b**2     注意此处的乘方用法

print("运算后的结果数组为:\n", c)

 8、三角函数

b = np.arange(4)
print("运算前数组:\n", b)

c = np.sin(b)
print("运算后的结果数组为:\n", c)

c = np.cos(b)
print("运算后的结果数组为:\n", c)

c = np.tan(b)
print("运算后的结果数组为:\n", c)

其他反三角函数

 9、判断结果筛选（< == >）

array = np.array([[1,2,3],
                  [2,3,4]])
print("该数组为:\n", array)
print("该数组中元素大于2的位置情况:\n", array > 2)
print("该数组中元素等于3的位置情况:\n", array == 3)
print("该数组中元素小于2的情况:\n", array < 2)

10、矩阵相乘

a = np.array([[1,2],
                  [2,3]])
b = np.arange(4).reshape((2,2))
print("a数组为:\n", a)
print("b数组为:\n", b)
c = a*b
c_dot = np.dot(a,b)   另外一种写法:  a.dot(b)

print("对应位置相乘结果:\n", c)
print("线性代数矩阵运算相乘结果:\n", c_dot)

 11、随机数组，min，max，sum

# 生成一个两行三列的随机数数组
a = np.random.random((2,3))

print("生成的该随机数组为:\n", a)
print("该数组中元素总和为:\n", np.sum(a))
print("该数组中元素最小值为:\n", np.min(a))
print("该数组中元素最大值为:\n", np.max(a))