初识numpy

numpy.ndarray数组：

Rank表示数组的维数

Import numpy as np   

一、创建

创建数组：a=np.array([1,2,3,4,5,6])

reshape指定行列向量：a.reshape((2,-1))  #-1代表3，a变成了2行3列的数组

zeros创建元素为0的矩阵：a=np.zeros((3,3))   #创建了一个3行3列全为0的二维数组

ones创建元素为1的矩阵：a=np.ones((3,3))   #创建了一个3行3列全为1的二维数组

full创建元素为0或1的数组：a=np.full((3,3),0)或a=np.full((3,3),1)

eye创建单位向量：a=np.eye(3)   #创建了一个对角线均为1，其余都为0的3行3列矩阵

random.random创建0~1之间的随机元素：a=np.random.random((3,4))   #创建了一个3行4列每一个元素都是0~1之间的随机数

二、索引

indexing

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

                   [5.6.7.8],

                   [9,10,11,12]])

①a[-2:,1:3]

#-2代表倒数第二行，：表示到最后，即([[5,6,7,8],

                                                              [9,10,11,12]])

#1:3表示从编号为1的列到编号为2的列，最后取出：([[6,7],

                                                                                [10,11]])

②有整数操作会使维度－1

③为每一行的第二个元素+10，有以下三种方式：

  a[np.arange(3),1]+=10

  a[np.arange(3),[1,1,1]]+=10

  a[[0,1,2],[1,1,1]]+=10

④获取数组中元素大于10的元素

  result_index=a>10    #返回一个布尔型数组，是否大于10

用a[result_indes]就可以输出一维数组，元素为a中大于10的元素

三、特殊操作

①axis=0 对行操作

②axis=1 对列操作

③np.random.uniform（m，n）产生一个m到n之间的随机数

④tile将数组作为一个元素重复指定的次数

a=np.array([[1,2],

                    [3,4]])

np.tile(a,[1,2])   #把a作为一个整体，输出1行2列的a，输出：([[1,2,1,2],

                                                                                               [3,4,3,4]])

np,tile(a,[2,1])   #把a作为一个整体，输出2行1列的a，输出:([[1,2],

                                                                                            [3,4],

                                                                                            [1,2],

                                                                                            [3,4]])

⑤argsort排序函数

a=np.array([[3,6,4,11],

                    [5,10,1,3]])

a.argsort(),输出：array([[0,2,1,3],                                                        #输出的是按每行从小到大排序的索引

                                      [2,3,0,1]],dtype=int64)

a.argsort(axis=0),输出：array([[0,0,1,1],                                               #输出的是按每列从小到大排序的索引

                                                 [1,1,0,0]],dtype=int64)

⑥矩阵转置：行变列，列变行

a.T

np.transpose(a)

四、广播特性：在矩阵相加时，numpy会自动进行行列扩维，使二者维度相同

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

                                                              [2,3,4]，

                                                              [12,31,22]，

                                                              [2,2,2]])

操作a+b：

①for i in range(4):

     a[i,:]+=b

②a+np.tile(b,[4,1])

③numpy的广播特性：直接a+b