Python中Numpy ndarray的使用详解

>>> import numpy as np
>>> m = np.array([[1,2,3], [2,3,4]])    #定义矩阵，int64
>>> m
array([[1, 2, 3],
    [2, 3, 4]])
>>> m = np.array([[1,2,3], [2,3,4]], dtype=np.float)  #定义矩阵,float64
>>> m
array([[1., 2., 3.],
    [2., 3., 4.]])
>>> print(m.dtype)  #数据类型  
float64
>>> print(m.shape)  #形状2行3列
(2, 3)
>>> print(m.ndim)   #维数
2
>>> print(m.size)   #元素个数
6
>>> print(type(m))
<class 'numpy.ndarray'>

>>> m = np.zeros((2,2))     #全0
>>> m
array([[0., 0.],
    [0., 0.]])
>>> print(type(m))        #也是ndarray类型
<class 'numpy.ndarray'>
>>> m = np.ones((2,2,3))    #全1
>>> m = np.full((3,4), 7)    #全为7
>>> np.eye(3)          #单位矩阵
array([[1., 0., 0.],
    [0., 1., 0.],
    [0., 0., 1.]])
>>> np.arange(20).reshape(4,5)  #生成一个4行5列的数组
>>>
>>> np.random.random((2,3))    #[0,1)随机数
array([[0.51123127, 0.40852721, 0.26159126],
    [0.42450279, 0.34763668, 0.06167501]])
>>> np.random.randint(1,10,(2,3))  #[1,10)随机整数的2行3列数组
array([[5, 4, 9],
    [2, 5, 7]])
>>> np.random.randn(2,3)       #正态随机分布
array([[-0.29538656, -0.50370707, -2.05627716],
    [-1.50126655, 0.41884067, 0.67306605]])
>>> np.random.choice([10,20,30], (2,3))   #随机选择
array([[10, 20, 10],
    [30, 10, 20]])
>>> np.random.beta(1,10,(2,3))       #贝塔分布
array([[0.01588963, 0.12635485, 0.22279098],
    [0.08950147, 0.02244569, 0.00953366]])

>>> from numpy import *
>>> a1=array([1,1,1])  #定义一个数组
>>> a2=array([2,2,2])
>>> a1+a2        #对于元素相加
array([3, 3, 3])
>>> a1*2         #乘一个数
array([2, 2, 2])

##
>>> a1=np.array([1,2,3])
>>> a1
array([1, 2, 3])
>>> a1**3       #表示对数组中的每个数做立方
array([ 1, 8, 27])

##取值，注意的是它是以0为开始坐标，不matlab不同
>>> a1[1]
2

##定义多维数组
>>> a3=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> a3
array([[1, 2, 3],
    [4, 5, 6]])
>>> a3[0]       #取出第一行的数据
array([1, 2, 3])
>>> a3[0,0]      #第一行第一个数据
1
>>> a3[0][0]     #也可用这种方式
1
>>> a3
array([[1, 2, 3],
    [4, 5, 6]])
>>> a3.sum(axis=0)   #按行相加，列不变
array([5, 7, 9])
>>> a3.sum(axis=1)   #按列相加，行不变
array([ 6, 15])

>>> m = np.array([[1,2,3], [2,2,3], [2,3,4]])  #定义一个方阵
>>> m
array([[1, 2, 3],
    [2, 2, 3],
    [2, 3, 4]])
>>> print(np.linalg.det(m))    #求行列式
1.0
>>> print(np.linalg.inv(m))    #求逆
[[-1. 1. 0.]
 [-2. -2. 3.]
 [ 2. 1. -2.]]
>>> print(np.linalg.eig(m))   #特征值 特征向量
(array([ 7.66898014+0.j    , -0.33449007+0.13605817j,
    -0.33449007-0.13605817j]), array([[-0.47474371+0.j    , -0.35654645+0.23768904j,
    -0.35654645-0.23768904j],
    [-0.53664812+0.j    , 0.80607696+0.j    ,
     0.80607696-0.j    ],
[-0.6975867 +0.j    , -0.38956192-0.12190158j,
    -0.38956192+0.12190158j]]))
>>> y = np.array([1,2,3])
>>> print(np.linalg.solve(m, y))  #解方程组
[ 1. 3. -2.]

>>> a = np.array([[1,2,3], [2,3,4]])
>>> b = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])
>>> a
array([[1, 2, 3],
    [2, 3, 4]])
>>> b
array([[1, 2],
    [3, 4],
    [5, 6]])
>>> np.dot(a, b)   #方法一
array([[22, 28],
    [31, 40]])
>>> np.matmul(a,b)  #方法二
array([[22, 28],

>>> a = np.array([[1,2],[3,4]])
>>> b = np.array([[1,1],[2,2]])
>>> a
array([[1, 2],
    [3, 4]])
>>> b
array([[1, 1],
    [2, 2]])
>>> a * b          #方法一
array([[1, 2],
    [6, 8]])
>>> np.multiply(a, b)  #方法二
array([[1, 2],
    [6, 8]])