Numpy

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Numpy中包括:
(1)一个强大的N维数组对象Array
(2)比较成熟的函数库
(3)用于整合C/C++和Fortran代码的工具包
(4)实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。Numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便

import numpy as np


numpy.png

NumPy数组是一个多维数组的对象,成为ndarray,由数组实际的数据和描述这些数据的元数据组成。
注:
(1)NumPy数组的下标起始是0,不是1
(2)同一个NumPy数组中所有元素的类型必须相同
(3)NumPy数组的创建访问中的[]与()功能无异

Data = np.zeros((2,2))
Data1 = np.zeros([2,2])
print(Data)
print(Data1)
[[0,0
0,0]]
[[0,0
0,0]]

创建方式:将list转换为np.array(最常用)

Data = [1,2,3,4,5]
Data = np.array(data)
print(Data)
array([1,2,3,4,5])
Data = np.array( [1,2,3,4,5], float)
Print(Data)    # array([1.,2.,3.,4.,5.])
[1.,2.,3.,4.,5.]    

使用array函数创建时,参数必须是由[]括起来的列表,而不能使用多个数值作为参数调用array

data = np.array([1,2,3]) —-> # ✔
Data = np.array(1,2,3) —-> # ✖

创建二维数组/多维数组:

Data = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(Data)
[[1 2 3
  4 5 6]]
特殊数组的创建:(NumPy提供一些使用占位符创建数组的函数,这些函数可满足于数组拓展的需要,同时也降低了高昂的运算开销)

创建一个全0的数组:

Data = np.zeros((2,2))
print(Data)
[[0. 0.
   0. 0.]]

创建一个全1的数组:

Data = np.ones((2,2))
print(Data)
[[1. 1.
   1. 1.]]

创建一个对角阵数组:

Data = np.eye((3))
print(Data)
[[1. 0. 0.
   0. 1. 0.
   0. 0. 1.]]

创建一个内容随机并且依赖与内存状态的数字,主要占位作用:

Data = np.empty((3))
print(Data)
[-5.73021895e-300  6.91047934e-310]

创建的过程中,可以指定数组元素的类型:

Data = np.ones((3,3),dtype=float)
print(Data)
[[1. 1. 1.
   1. 1. 1.
   1. 1. 1.]]

创建等差数列(支持整数和浮点数)

# a1=0,d=4,an=20(但不取)
Data = np.arange(0,20,4)
print(Data)     # array([0 4 8 12 16])
[0 4 8 12 16]   

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