文章目录
🍇前言
🎈（一）numpy基础介绍
🎆1.什么是numpy
🎇2.为什么要学习numpy
NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：
✨3.numpy的应用
🎉4.numpy的安装
🎊5.numpy库的导入
import numpy as np
🎃（二）numpy创建数组（矩阵）
🎄1.创建数组（array）
a = np.array([5,6,7,8,9])
b = np.array(range(5,10))
c = np.arange(5,10)
print(a,type(a))
print(b,type(b))
print(c,type(c))
# 结果：[5 6 7 8 9] <class 'numpy.ndarray'>
🎋2.数据类型（dtype）
print(a.dtype,b.dtype,c.dtype)
# 结果：int32 int32 int32
附：numpy中常见的数据类型：
🎍3.数据类型的操作
🎎3.1 定义数据类型
x1 = np.array(range(5,10),dtype = 'float')
print(x1,x1.dtype)
# 结果： [5. 6. 7. 8. 9.] float64
x2 = np.array([0,1,1,0,1,0,1],dtype=bool)
print(x2,x2.dtype)
# 结果：[False True True False True False True] bool
🎐3.2 调整数据类型
x3 = np.array(range(5,10),dtype = 'int8')
x4 = x3.astype('int32')
print(x3.dtype,x4.dtype)
# 结果：int8 int32
🎑3.3 保留n位小数
例：保留3位随机小数
x5 = random.random()
x6 = np.round(x5,3)
print(x6)
# 结果：0.313
🎀（三）数组的计算
🎁1.查看数组形状
🎗1.1 创建一维数组
a = np.array(range(13))
print(a,a.shape)
结果：
🎠1.2 创建二维数组
a1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print(a1)
print(a1.shape)
结果：
🎡1.3 创建三维数组
a2 = np.array([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]])
print(a2)
print(a2.shape)
结果：
🎢2. 修改数组形状
🎪2.1 将1维数组变为3维数组
a3= np.array(range(24))
print(a3.shape) #原a3为1维数组
a4 = a3.reshape(2,3,4)
print(a4)
print(a4.shape)
结果：
🎭2.2 将3维数组变到1维数组
a5 = a4.reshape(24,)
print(a5)
print(a5.shape)
结果：
a5 = a4.flatten()
print(a5)
print(a5.shape)
结果和上面相同。
🎨3.数组的计算
🎰3.1 数组与数字的计算
🛒3.1.1 加法
import numpy as np
a = np.array(range(24))
b = a.reshape(4,6)
print(b)
print(b+1)
结果：
🧣3.1.2 减法
import numpy as np
a = np.array(range(24))
b = a.reshape(4,6)
print(b)
print(b-1)
结果：
🧤3.1.3 乘法
import numpy as np
a = np.array(range(24))
b = a.reshape(4,6)
print(b)
print(b*2)
结果：
🧥3.1.4 除法
import numpy as np
a = np.array(range(24))
b = a.reshape(4,6)
print(b)
print(b/2)
结果：
特殊情况：当数组的元素除以0时，0/0返回的值时nan，而非0元素/0时返回的值为inf。
🧥3.2 数组与数组的计算
💎3.2.1 广播原则
⚽3.2.2 加法
import numpy as np
a = np.array(range(24))
a1 = np.array(range(40,64))
b = a.reshape(4,6)
b1 =a1.reshape(4,6)
print(b)
print(b1)
print(b+b1)
结果：
🏀3.2.2 减法
import numpy as np
a = np.array(range(24))
a1 = np.array(range(40,64))
b = a.reshape(4,6)
b1 =a1.reshape(4,6)
print(b)
print(b1)
print(b1-b)
结果：
🏅3.2.2 乘法
import numpy as np
a = np.array(range(24))
a1 = np.array(range(40,64))
b = a.reshape(4,6)
b1 =a1.reshape(4,6)
print(b)
print(b1)
print(b1*b)
结果：
💉3.2.2 除法
import numpy as np
a = np.array(range(24))
a1 = np.array(range(40,64))
b = a.reshape(4,6)
b1 =a1.reshape(4,6)
print(b)
print(b1)
print(b1/b)
结果：
