numpy的基本用法

# -*- coding: utf-8 -*-
声明行列式
import numpy as np

print ('使用普通一维数组生成NumPy一维数组')
data = [6, 7.5, 8, 0, 1]
arr = np.array(data)
print (arr)
print ('打印元素类型')
print (arr.dtype)


print ('使用普通二维数组生成NumPy二维数组')
data = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]
arr = np.array(data)
print (arr)
print ('打印数组维度')
print (arr.shape)


print ('使用zeros/empty')
print (np.zeros(10)) # 生成包含10个0的一维数组
print (np.zeros((3, 6))) # 生成3*6的二维数组
print (np.empty((2, 3, 2))) # 生成2*3*2的三维数组，所有元素未初始化。

print ('使用arrange生成连续元素')
print (np.arange(15))  # [0, 1, 2, ..., 14]

 行列式切片以及基本操作

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

# 通过索引访问二维数组某一行或某个元素
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print (arr[2])
print (arr[0][2])
print (arr[0, 2])# 普通Python数组不能用。


# 对更高维数组的访问和操作
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
print (arr[0])  # 结果是个2维数组
print (arr[1, 0]) # 结果是个2维数组
old_values = arr[0].copy()  # 复制arr[0]的值
arr[0] = 42 # 把arr[0]所有的元素都设置为同一个值
print (arr)
arr[0] = old_values # 把原来的数组写回去
print (arr)

print ('使用切片访问和操作数组')
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
print (arr[1:6])  # 打印元素arr[1]到arr[5]
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print (arr[:2]) # 打印第1、2行
print (arr[:2, 1:]) # 打印第1、2行，第2、3列
print (arr[:, :1] ) # 打印第一列的所有元素
arr[:2, 1:] = 0 # 第1、2行，第2、3列的元素设置为0
print (arr)