什么是numpy?
一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算也是大部分PYTHON科学计算库的基础库,多用于在大型多维数组上执行数值运算
基础用法
np.array(list)
:创建numpy的数组np.array(range(start,end,step)
:在array里面创建数组np.arange(start,end,step)
:相当于np.array(range(start,end,step)
ndarray.dtype
:数组内存放数据的类型np.array(range(start,end,step),dtype=type
):指定数据类型,数据类型的代码如下图所示ndarray.astype
:调整数据类型np.round(ndaaray,n)
:取n位小数
数据类型的代码.png
import numpy as np import random arr01 = np.array([1,2,3]) print(arr01) print(type(arr01)) arr02 = np.array(range(2,9)) print(arr02) print(type(arr02)) arr03 = np.arange(2,10,2) print(arr03) print(type(arr03)) print(arr03.dtype) arr04 = np.array(range(1,10),dtype='i1') print(arr04,arr04.dtype) # arr05=np.array([0,0,1,1,0,1],dtype='bool') arr05=np.array([0,0,1,1,0,1],dtype=np.bool_) print(arr05,type(arr05)) arr06=arr05.astype('i1') print(arr06,type(arr06)) t1 = np.array([random.random() for i in range(10)]) print(np.round(t1,2))
运行结果.png
02 - 基础语法2
array.shape
:数组的形状array.reshape(n,m,v,...)
:改变数组的形状array.flatten()
:展开数组
import numpy as np t1 = np.arange(12) print(t1,t1.shape) t2 = t1.reshape(3,4) print(t2) t3 = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]]) print(t3) print(t3.shape)