numpy基础用法 小白篇

本文详细介绍了使用NumPy进行数组操作的方法,包括数组创建、基本运算、元素操作、骚操作、数组合并与分割技巧,以及如何复制矩阵数据。涵盖了从数组生成到复杂操作的全过程,适合初学者和进阶用户学习。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.数组

**numpy.array([],dtype = )**将列表变成数组
array.ndim 数组的维度
numpy.zeros((3,4)) 生成全为0的数组
numpy.ones((3,4)) 生成全为1的数组
numpy.arange(1,20) 生成有序的数组
numpy.arange(0,20).reshape((4,5)) 整理数组形状
numpy.linspace(0,20,100) 分割成为100个元素的有序数组

2.数组元素的运算

a*b 对应位置逐个元素相乘
a+b 对应位置逐个相加
numpy.dot(a,b) 矩阵乘
a.dot(b) 矩阵点乘的另一种表示方法
a.min() 里面没有参数,为数组最小值,为0则为每列最小值,为1则为每行最小值

3.数组元素的操作

np.sort(a) 按照行排列
a.transpose() 矩阵
np.clip(a,5,9) 将所有元素都变成5到9之间
np.cumsum(a) 累计和

4.数组元素的骚操作

a[0] 矩阵第一行
a[:][0] 矩阵第一列
a.T 矩阵转置
a.flat 将矩阵平整

5.数组的合并

np.vstack(a,b) 上下合并数组
np.hstack(a,b) 左右合并
a[np.newaxis,:] 增加一个维度
np.concatenate((a,b),axis=0) 水平合并

6.矩阵的分割

np.split(a,2,axis=0) 将数组沿着第0轴分割成为两个
np.array_split(a,3,axis=0) 可以不等分分割
np.vsplit(a,2) 垂直分割

7.矩阵数据

b = a.copy() 数据复制

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