numpy基础运算1

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# Author: ldq <[email protected]>
# Date: 2019/2/11 13:41

import numpy as np

a = np.array([0, np.pi/2, np.pi, np.pi/3, np.pi/4])
b = np.arange(4, 8, 2, np.float64)  #[4. 6.]

b2 = b*2  #[ 8. 12.]
b3 = b + 10  #[14. 16.]
b4 = b ** 2   #[16. 36.]
b5 = b > 5   #[False  True]
b6 = np.sum(b) #10.0
b7 = np.std(b) #1.0

a2 = np.sin(a)   # [0.00000000e+00 1.00000000e+00 1.22464680e-16 8.66025404e-017.07106781e-01]
‘‘‘
# sin cos 的周期为2pi,sin以原点做中心对称,sin(pi/4) = 2 ** (1/2) / 2读作二分之根二
# sin(pi) = 1 , sin(pi/2) = 0
‘‘‘

a3 = np.cos(a)  # [ 1.00000000e+00  6.12323400e-17 -1.00000000e+00  5.00000000e-017.07106781e-01]
‘‘‘
# cos以原点的纵轴做轴对称
# cos(pi) = 0 , cos(pi/2) = 1
‘‘‘

c = np.array([[1, 1], [0, 1]])
‘‘‘
[[1 1]
 [0 1]]
‘‘‘
d = np.arange(4).reshape(2, 2)
‘‘‘
[[0 1]
 [2 3]]
‘‘‘
d2 = np.min(d, axis=0)
‘‘‘
axis=0时以列为查找单元
[0 1]
‘‘‘
d3 = np.std(d, axis=1)
‘‘‘
axis=1时以行为查找单元
[0.5 0.5]
‘‘‘

cd_dot = np.dot(c, d, out=np.array([[1,1], [0,0]]))
‘‘‘
dot矩阵相乘
[[2 4]
 [2 3]]
‘‘‘
cd_dot_2 = c.dot(d)
‘‘‘
dot矩阵相乘
[[2 4]
 [2 3]]
‘‘‘

print(d2)
print(d3)

原文地址:https://www.cnblogs.com/ldq1996/p/10361883.html

时间: 2024-08-30 18:10:21

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Numpy 基础运算1

数组运算 import numpy as np a=np.array([10,20,30,40]) # array([10, 20, 30, 40]) b=np.arange(4) # array([0, 1, 2, 3]) 数组相加相减 c=a-b # array([10, 19, 28, 37]) 数组相乘 c=a*b # array([ 0, 20, 60, 120]) 数组乘方 c=b**2 # array([0, 1, 4, 9]) Numpy中具有很多的数学函数工具,比如三角函数等

Numpy 基础运算2

# -*- encoding:utf-8 -*- # Copyright (c) 2015 Shiye Inc. # All rights reserved. # # Author: ldq <[email protected]> # Date: 2019/2/11 14:57 import numpy as np a = np.arange(2, 14).reshape(3, 4) ''' reshape矩阵变维 [[ 2 3 4 5] [ 6 7 8 9] [10 11 12 13]] '

四、Numpy基础:数组运算

h2 { font-size: 24px; height: 35px; line-height: 35px !important; width: 95%; background-color: #169FE6; padding-left: 10px; color: white } table { border: 1px solid #d3d3d3; background: #fefefe; width: 90% } th,td { padding: 0.5% 1% 0.5% } th { back

利用 Python 进行数据分析(五)NumPy 基础:ndarray 索引和切片

概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组.例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组 二维数组的索引 当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在

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pycharm,python3.7,numpy版本1.15.1 2018年9月11日04:23:06 """ 科学计算库Numpy基础操作 时间:2018\9\11 0011 """ import numpy print("""\n------以矩阵的方式读取数据------\n ------------genfromtxt函数('文件路径',delimiter = '分隔符',dtype = 读取方式)------

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