numpy的使用

import numpy as np
*意思是将numpy使用别名np

创建数组

np.array([1,2,3,4])
*创建一维数组
np.array([[1,2,3,4],[9,8,7,6]])
*创建二维数组

返回数组维度

all2=np.array([[1,2,3,4],[9,8,7,6]])
all2.ndim
*返回维度2

返回数组元素

all2=np.array([[1,2,3,4],[9,8,7,6]])
all2.shape
*返回元祖2,4

返回数组里面的总个数

all2=np.array([[1,2,3,4],[9,8,7,6]])
all2.size
*返回总个数8

返回数组元素类别

all2=np.array([[1,2,3,4],[9,8,7,6]])
all2.dtype

*返回类别dtype('int32')

创建一个数组,里面元素为6个1

np.ones(6)
*array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])

创建一个数组,里面元素为10个0

np.zeros(10)

*array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])

创建一个为a的数组,里面元素为元素10(包括10)到20(包括20)之间的偶数

a = np.arange(10,21,2)
a

*array([10, 12, 14, 16, 18, 20])

连接数组

b1 = np.arange(10,20,2)
b2 = np.ones(10)
np.concatenate([b1,b2])


*拼接好的新数组为浮点型array([10., 12., 14., 16., 18.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,
        1.,  1.])

两个数组排序

a.sort()
print(a)
sorted(a)

两个的区别

• sorted(a)
  • 不改变a的值
  • 只返回排好的新列表,不改变原始列表
• a.sort()
  • 什么都不返回

用索引获得元素

a = np.arange(10,21,2)
print(a)
print(a[1])
print(a[-1])
print(a[1:5])

*[10 12 14 16 18 20]
12
20
[12 14 16 18]

数组和数组的运算

数组和数字的运算

a = np.arange(10,21,2)
result = a * 5
result

*array([ 50,  60,  70,  80,  90, 100])

a = np.arange(10,21,2)
a.max()
a.min()
a.sum()
a.mean()


*20 最大
10 最小
90 相加
15.0 平均值

数组筛选条件

a = np.arange(10,21,2)
b = [a<10]
b

*[array([False, False, False, False, False, False])]

与 and &

或 or |

非 not ~