import numpy as np
一维数组
arr1 = np.array([1,2,3,4])
二维数组
arr2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
arr2.shape：数组结构
arr2.size：数组元素个数
arr2.dtype：数组元素类型
arr2.ndim：数组维度
重置数组类型：
arr2.shape = 3,2
numpy中自动生成数组的函数：
（1）arange（起始值，终止值，步长）
print(np.arange(0,10,1))
（2）生成等差数列：linspace（起始值，终止值，元素个数）
print(np.linspace(1,12,12))
（3）生成等比数列：logspace（10^a , 10 ^b，元素个数）
print(np.logspace(0,1,20))
（4）全0数组：
print(np.zeros((2,3)))
（5）全1数组：
print(np.ones((2,3)))
（6）单位数组：自定义的单位矩阵
print(np.eye(4))
（7）对角数组：diag 输入对角线的值，用数组形式
print(np.diag([1,2,3,4]))
生成随机数
random
(1)np.random.random 数组形式的随机数 范围在0-1之间
print(np.random.random(100))
(2)均匀分布：np.random.rand
print(np.random.rand(10,5))
(3)标准正态分布：np.random.randn
print(np.random.randn(10,5))
(4)随机整数：np.random.randint
print(np.random.randint(1,10,size=[2,5]))
数组索引
一维数组索引：类似于列表切片
arr = np.arange(10)
print(arr[2:6])
arr[3]=22 修改数组值
print(arr[0:9])
print(arr[0::2])
二维数组索引：
方法一：
arr= np.array([[1,2,3,4,5,6],[2,3,4,5,6,7],[3,4,5,6,7,8]])
print(arr)
print(‘索引第三行第四列：’,arr[2][5])
print(arr[0,3:]) #第0行 第三列的所有值
print(arr[0:,5]) #0行开始到最后一行，第5列的值
方法二：
print(arr[(0,1,2),(1,2,3)]) #依然是 行 列 的形式 第0,1,2行的第1,2,3列的值
print(arr[0,1],arr[1,2],arr[2,3]) #取出的是值
print(arr[1:,(0,2,3)]) #位置索引 + 列数
方法三：通过bool值取值：
mask = np.array([1,1,1],dtype=np.bool)
print(mask)
print(arr[mask,3])
变换数组形态
arr = np.arange(12)#生成一维的数组
print(arr)
print(‘新数组为：’,arr.reshape(3,4))#改成二维数组
arr2 = arr.reshape(3,4)
方法一：
print(‘展平后的数组：’,arr2.ravel())#恢复成一维数组
方法二：
print(‘展平后的数组:’,arr2.flatten(‘F’))#F表示纵向展平
print(‘展平后的数组:’,arr2.flatten(‘C’))#默认为C，表示横向展平
组合：
arr3 = np.arange(12).reshape(3,4)
arr4 = 4*arr3
方法一：
print(np.hstack((arr3,arr4)))#横向合并
print(np.vstack((arr3,arr4)))#纵向合并
方法二：
print(np.concatenate((arr3,arr4),axis = 1))#axis=1 表示横坐标，横向变化；axis=0，表示纵坐标，纵向变化
数组的分割方式：
arr1 = np.arange(16).reshape(4,4)
print(arr1)
分割方法1：
print(np.hsplit(arr1,4))# 横向分割
print(np.vsplit(arr1,2))# 纵向分割
分割方法2：
print(‘横向分割后的数组为：’,np.split(arr1,2,axis=1))
print(‘纵向分割后的数组为：’,np.split(arr1,2,axis=0))