目录

介绍： 

一、生成

1.1普通生成

 1.2随机生成

 1.3其它生成

二、访问

 三、赋值

四、运算

 五、其它

介绍： 

NumPy是一个用于数值计算的Python库，它提供了高效的多维数组对象（ndarray）、用于数组计算的函数以及用于线性代数、傅里叶变换和随机数生成的工具。

NumPy的主要特点包括：
1. ndarray：NumPy的多维数组对象，可以存储相同类型的元素，并提供了许多用于数组操作的方法。
2. 广播（broadcasting）：NumPy能够进行不同形状数组之间的运算，通过广播机制自动对数组进行扩展和操作。
3. 数学函数：NumPy提供了丰富的数学函数，如三角函数、指数和对数函数、线性代数函数等。
4. 线性代数：NumPy提供了一组线性代数函数，如矩阵乘法、行列式求解、特征值和特征向量等。
5. 傅里叶变换：NumPy提供了一组傅里叶变换函数，用于信号处理和频谱分析。
6. 随机数生成：NumPy提供了用于生成各种分布的随机数的函数，如正态分布、均匀分布等。

使用NumPy可以更高效地进行数值计算，特别是对于大量数据和复杂计算任务，NumPy的运算速度比纯Python代码快得多。它还与其他科学计算库（如SciPy、pandas）和可视化库（如Matplotlib）结合使用，提供了一个完整的科学计算环境。

一、生成

1.1普通生成

import numpy as np
np.arange(0,20) #生成一个一维数组
#结果:array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,17, 18, 19])np.arange(0,18,3) #从0到18，左闭右开，步长为3生成一个一维数组
#结果：array([ 0,  3,  6,  9, 12, 15])

np.arange(0,20).reshape(5,4)#生成一个五行四列的数组'''array([[ 0,  1,  2,  3],[ 4,  5,  6,  7],[ 8,  9, 10, 11],[12, 13, 14, 15],[16, 17, 18, 19]])'''

my_lst1=[1,2,3,4,5]
my_lst2=[6,7,8,9,10]
my_lst3=[11,12,13,14,15]
arr=np.array([my_lst1,my_lst2,my_lst3])#合并成一个二维数组'''array([[ 1,  2,  3,  4,  5],[ 6,  7,  8,  9, 10],[11, 12, 13, 14, 15]])'''

 1.2随机生成

np.random.randint(0,100,18).reshape(6,3) #0到100随机18个
#结果：array([[22, 27, 59],
#       [78,  1, 67],
#       [75, 97, 84],
#       [70, 40, 44],
#       [25,  0, 43],
#       [55, 10, 63]])np.random.random_sample((2,5)) #0到1之间浮点数
#结果：array([[0.23890907, 0.15979033, 0.35734125, 0.95757058, 0.19518552],
#       [0.32116342, 0.59838407, 0.09917026, 0.84594515, 0.80695709]])

 1.3其它生成

np.ones((2,5),dtype=int)#生成二行五列全为1，类型为int
#结果：array([[1, 1, 1, 1, 1],
#       [1, 1, 1, 1, 1]])np.ones((2,5))#生成二行五列全为1，类型默认为float
#结果：array([[1., 1., 1., 1., 1.],
#       [1., 1., 1., 1., 1.]])arr_ex=np.random.rand(3,3)#均匀分配,0和1之间
#结果：array([[0.72517444, 0.94190256, 0.11045657],
#       [0.45551917, 0.04235148, 0.46287608],
#       [0.51471045, 0.13390842, 0.84381079]])arr_ex=np.random.randn(3,3)#正态分布
#结果：array([[ 1.73429227, -0.84827206,  2.18423689],
#       [ 0.10486991, -0.34018986, -1.60033689],
#       [ 0.67497866, -1.80770298, -0.79806985]])

 

二、访问

arr
#结果：array([[ 1,  2,  3,  4,  5],
#       [ 6,  7,  8,  9, 10],
#      [11, 12, 13, 14, 15]])arr[2] #访问第二行
#结果：array([11, 12, 13, 14, 15])arr[1] #访问第一行
#结果：array([ 6,  7,  8,  9, 10])arr[1,1] #访问第一行第一列
#结果：7arr1[1:,1:5] #第一行到所有行，第1列到第5列，左闭右开(,前为行 ,后为列)
#结果：array([[ 7,  8,  9, 10],
#       [12, 13, 14, 15]])arr[:,3:] #所有行，第三列到所有列
#结果：array([[ 4,  5],
#       [ 9, 10],
#       [14, 15]])

 三、赋值

arr1
#结果：array([[ 1,  2,  3,  4,  5],
#       [ 6,  7,  8,  9, 10],
#       [11, 12, 13, 14, 15]])arr1[1:]=100 #第一行开始到所有行,所有列赋值100
#结果：array([[  1,   2,   3,   4,   5],
#       [100, 100, 100, 100, 100],
#       [100, 100, 100, 100, 100]])arr1[:,1:]=99#所有行，1列到所有列赋值100
#结果：array([[  1,  99,  99,  99,  99],
#       [100,  99,  99,  99,  99],
#       [100,  99,  99,  99,  99]])

四、运算

arr1=np.arange(0,10).reshape(2,5)
#结果：array([[0, 1, 2, 3, 4],
#      [5, 6, 7, 8, 9]])arr2=np.arange(10,20).reshape(2,5)
#结果：array([[10, 11, 12, 13, 14],
#       [15, 16, 17, 18, 19]])arr1+arr2 #相加
#结果：array([[10, 12, 14, 16, 18],
#      [20, 22, 24, 26, 28]])arr1*arr2
#结果：array([[  0,  11,  24,  39,  56],
#       [ 75,  96, 119, 144, 171]])sum(arr1) #求和
#结果：45

 五、其它

type(arr)#类型
#结果：numpy.ndarrayarr.shape#形状
#结果：(3, 5)arr
#结果：array([[  1,  99,  99,  99,  99],
#       [100,  99,  99,  99,  99],
#       [100,  99,  99,  99,  99]])arr<10 #小于10的数
#结果：array([[ True, False, False, False, False],
#            [False, False, False, False, False],
#            [False, False, False, False, False]])val=10
arr[arr<val] #找小于val
#结果：array([1])