Numpy的使用(超详细，有代码示例)_numpy应用实例,numpy应用 - CSDN文库

python数组操作

200 浏览量更新于2023-03-16 评论 2 收藏 1.3MB PDF 举报

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Numpy的使用的使用(超详细，有代码示例超详细，有代码示例)

Numpy的使用：的使用：一、创建ndarray数组二、指定ndarray数组元素的类型三、ndarray运算：四、ndarray数组的基本索引和切片：五、ndarray数组的布尔索引和花式索引六、ndarray

数组的转置和轴对换七、ndarray通用函数7.1一元ufunc：7.2二元ufunc：7.3NumPy的where函数使用:八、ndarray常用的统计方法九、ndarray数组的去重以及集合运算十、numpy中

的线性代数十一、numpy中的随机数生成十二、ndarray数组重塑十三、ndarray数组的拆分与合并十四、数组的元素重复操作参考文档：

一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分PYTHON科学计算库的基础库，多用于在大型、多维数组上执行数值运算

import numpy as np

一、创建一、创建ndarray数组数组

NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而灵活的大数据集容器。你可以利用这种数组对整块数据执行一些数学运算，其语法跟标量元素之间的运算一

样。

创建创建ndarray数组函数：数组函数：

创建代码：创建代码：

import numpy as np;

print ('使用列表生成一维数组')

data = [1,2,3,4,5,6] x = np.array(data)

print (x) #打印数组

print(x.dtype) # 打印数组元素的类型

print('使用列表生成二维数组')

data = [[1,2],[3,4],[5,6]] x = np.array(data)

print(x) # 打印数组

print(x.ndim) # 打印数组的维度

print(x.shape) # 打印数组各个维度的长度。shape是一个元组

print('使用zero/ones/empty创建数组:根据shape来创建')

x = np.zeros(6) #创建一维长度为6的，元素都是0一维数组

print(x)

x = np.zeros((2,3)) #创建一维长度为2，二维长度为3的二维0数组

print(x)

x = np.ones((2,3)) #创建一维长度为2，二维长度为3的二维1数组

print(x)

x = np.empty((3,3)) #创建一维长度为2，二维长度为3,未初始化的二维数组

print(x)

print('使用arrange生成连续元素')

print(np.arange(6)) # [0,1,2,3,4,5,] 开区间

print(np.arange(0, 6, 2)) # [0, 2，4]

二、指定二、指定ndarray数组元素的类型数组元素的类型

Numpy数据类型数据类型

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