Python数据科学基础 Day1——numpy

763-徐同学

发表文章数:31

首页 » 数据科学库 » 正文

一、零碎知识点

1、numpy创建矩阵

import numpy as np

array = np.array([[1,2,3],
                  [2,3,4]])

print(array)
print('number of dim:',array.ndim)
print('shape:',array.shape)
print('size:',array.size)
print()

z = np.zeros((3,4))
print(z)
print()

o = np.ones((3,4))
print(o)

结果如下:

[[1 2 3]
 [2 3 4]]
number of dim: 2
shape: (2, 3)
size: 6

[[0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]]

[[1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]]

2、numpy基础运算

①乘法

a = np.array([[1,1],
              [0,1]])
b = np.arange(4).reshape((2,2))

c = a*b
c_dot = np.dot(a,b)

print(c)
print(c_dot)

结果如下:

[[0 1]
 [0 3]]
[[2 4]
 [2 3]]

②迭代

a = np.arange(3,15).reshape((3,4))
print(a)
print()

#迭代行
for row in a:
   print(row)
print()

#迭代列
for col in a.T:
   print(col)
print()

#迭代每个元素
for item in a.flat:
   print(item)

结果如下:

[[ 3  4  5  6]
 [ 7  8  9 10]
 [11 12 13 14]]

[3 4 5 6]
[ 7  8  9 10]
[11 12 13 14]

[ 3  7 11]
[ 4  8 12]
[ 5  9 13]
[ 6 10 14]

3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

二、Xmind

Python数据科学基础 Day1——numpy

未经允许不得转载:作者:763-徐同学, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 拜师资源博客
原文地址:《Python数据科学基础 Day1——numpy》 发布于2020-02-02

分享到:
赞(0) 打赏

评论 抢沙发

评论前必须登录!

  注册



长按图片转发给朋友

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

微信扫一扫打赏

Vieu3.3主题
专业打造轻量级个人企业风格博客主题!专注于前端开发,全站响应式布局自适应模板。

登录

忘记密码 ?

您也可以使用第三方帐号快捷登录

Q Q 登 录
微 博 登 录