目录

• 基础相关
  • narray数组创建
  • 常用的属性
  • 数据类型（dtype）
• 进阶知识
  • range与arange
    • 共同点
    • 不同点
  • 向量化数学运算
    • 数组与标量运算
    • 数组运算（shape必须相同）
  • 索引与切片
    • 索引
    • 数组重塑(reshape)
    • 切片
    • 数组转置以及轴对换
  • 通用函数
    • 一元函数
    • 二元函数
  • 数学统计方法
  • 随机数

基础相关

narray数组创建

常用的属性

数据类型（dtype）

进阶知识

range与arange

共同点

? 都有start，end（不顾尾），step三个参数

不同点

? arange返回的是一个ndarray（N维数组）

? range返回的是一个list

? arange允许步长为小数，range只支持整数

In [24]:

range(2,8,2)

Out[24]:

range(2, 8, 2)

In [26]:

np.arange(2,8,2)

Out[26]:

array([2, 4, 6])

向量化数学运算

*参考矩阵运算

数组与标量运算

直接做加减乘除即可，略

数组运算（shape必须相同）

略

索引与切片

索引

*一维数组的索引与列表没有区别，接下来主要针对多维数组.

数组重塑(reshape)

In [41]:

a4=np.random.randint(0,3,size=(2,3))
a4

Out[41]:

array([[1, 0, 2],
       [1, 1, 2]])

In [44]:

a4.reshape(1,6)

Out[44]:

array([[1, 0, 2, 1, 1, 2]])

In [45]:

a4.reshape(1,-1) #-1相当于占位符，系统会自动算出

Out[45]:

array([[1, 0, 2, 1, 1, 2]])

In [46]:

a4.reshape(1,-1).reshape(2,-1)

Out[46]:

array([[1, 0, 2],
       [1, 1, 2]])

切片

In [116]:

a4

Out[116]:

array([[1, 0, 2],
       [1, 1, 2]])

In [117]:

a4[:,1:2]

Out[117]:

array([[0],
       [1]])

In [118]:

a4[0:1]

Out[118]:

array([[1, 0, 2]])

数组的行互换

In [120]:

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
a=a[::-1,:]
a

Out[120]:

array([[4, 5, 6],
       [1, 2, 3]])

布尔型索引

In [129]:

c=np.eye(5,dtype=int).reshape(5,-1)
c

Out[129]:

array([[1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 0],
       [0, 0, 0, 0, 1]])

In [131]:

c==1

Out[131]:

array([[ True, False, False, False, False],
       [False,  True, False, False, False],
       [False, False,  True, False, False],
       [False, False, False,  True, False],
       [False, False, False, False,  True]])

*花式索引

In [131]:

b=np.arange(32).reshape((8,4))
b

Out[131]:

array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19],
       [20, 21, 22, 23],
       [24, 25, 26, 27],
       [28, 29, 30, 31]])

In [132]:

b[[1,3,5,7],[1,2,1,2]]
#取出索引1，3，5，7行，在索引为1的行中取出索引为1的列，在索引为3的行中取出索引为2的列，在索引为5的行中取出#索引为1的列，在索引为7的行中取出索引为2的列

Out[132]:

array([ 5, 14, 21, 30])

数组转置以及轴对换

数组转置(返回的是视图，而非源)

arr.transpose()或者arr.T
对于高维数组，transpose需要得到一个由轴编号组成的元组（有点烧脑）

轴对换(返回的是视图，而非源)

swapaes()，需要接受轴编号

通用函数

一元函数

二元函数

数学统计方法

随机数

原文地址：https://www.cnblogs.com/Sheppard/p/12193788.html