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import numpy as np a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]) #把a的每一行第二个元素加10 a[np.arange(3), 1]+=10 a[(0,1,2), 1]+=10 a[(0,1,2), (1,1,1)]+=10 #判断a中元素是否大于10 result_index = a>10 result_index a[result_index]查看全部
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Array（数组） rank 数组维数 import numpy as np //引入numpy a = np.array([1,2,3]) //定义并初始化数组a type(a) //查看a的类型 a.shape //查看a的大小 a=a.reshape((1,-1)) //第一个1是只有一行，-1是一个占位符 a = np.zeros((3,3)) //创建行列都是3的元素全为0数组 a = np.ones((2,3)) //创建行是2列是3的元素全为1数组 a = np.full((3,3),0) //创建行列都是3的元素全为0数组 eye（创建单位矩阵） a = np.eye(3) reshape(1,-1) 这个函数中"-1"表示占位符,根据实际数组自动计算出来 random.random 从0到1之间随机取值查看全部
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a.argsort() 排序 a.T 矩阵转置 或者np.transpose(a)查看全部
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np.tile(a,(2,1)) 以a为元素，构成（2,1）矩阵查看全部
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np.sum(a,axis=0) 列 数组元素求和 np.sum(a,axis=1) 行 数组元素求和 np.mean(a,axis=0) 列均值 np.mean(a,axis=1) 行均值查看全部
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np.dot(a,b):a，b两个矩阵相乘 a.dot(b):a，b两个矩阵相乘查看全部
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√a np.sqrt(a)查看全部
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指定数据类型查看全部
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元素数据类型查看全部
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result_index查看全部
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array.arange(3)=[0,1,2]查看全部
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Array（数组） rank 数组维数 import numpy as np //引入numpy a = np.array([1,2,3]) //定义并初始化数组a type(a) //查看a的类型 a.shape //查看a的大小 a=a.reshape((1,-1)) //第一个1是只有一行，-1是一个占位符 a = np.zeros((3,3)) //创建行列都是3的元素全为0数组 a = np.ones((2,3)) //创建行是2列是3的元素全为1数组 a = np.full((3,3),0) //创建行列都是3的元素全为0数组 eye（创建单位矩阵） a = np.eye(3) reshape(1,-1) 这个函数中"-1"表示占位符,根据实际数组自动计算出来查看全部
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eye创建单位数组 random.random创建随机数数组查看全部
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Array（数组） rank 数组维数 import numpy as np //引入numpy a = np.array([1,2,3]) //定义并初始化数组a type(a) //查看a的类型 a.shape //查看a的大小 a=a.reshape((1,-1)) //第一个1是只有一行，-1是一个占位符 a = np.zeros((3,3)) //创建行列都是3的元素全为0数组 a = np.ones((2,3)) //创建行是2列是3的元素全为1数组 a = np.full((3,3),0) //创建行列都是3的元素全为0数组 eye（创建单位矩阵） a = np.eye(3)查看全部
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reshape(1,-1) 这个函数中"-1"表示占位符,根据实际数组自动计算出来查看全部
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