Numpy的使用規則

以前安裝的python版本是3.7

各類庫都是本身一個一個下載安裝的 很操心 各類缺功能

後來發現了anaconda

啊 真是一個好東西

簡單來講 它就是一個涵蓋大部分經常使用庫的python包

一次安裝終身爽

 

• 生成NumPy數組

# anaconda發行版 py：3.6.5
# 生成數組
import numpy as np        #導入庫

x=np.array([1.0,2.0,3.0])
print(x)
print(type(x))        #格式類型

輸出：

[1. 2. 3.]
<class 'numpy.ndarray'>

 

• NumPy的算術運算

x=np.array([1.0,2.0,3.0])
y=np.array([2.0,4.0,6.0])
# 若要計算 數組元素個數須要相同
print(x+y)
print(x-y)
print(x*y)
print(x/y)

輸出：

[3. 6. 9.]
[-1. -2. -3.]
[ 2.  8. 18.]
[0.5 0.5 0.5]

•  
• NumPy的N維數組

 a=np.array([[1,2],[3,4]]) print(a) print(a.shape) #獲得矩陣a的形狀 長*寬 print(a.dtype) #獲得矩陣a的數據類型

輸出：

[[1 2]
 [3 4]]
(2, 2)
int64

 

• 廣播功能

print(a*10)            #廣播功能 a爲2*2矩陣 10爲1*1矩陣 將10擴展成爲元素相同的2*2矩陣再計算
a=np.array([[1,2],[3,4]])
b=np.array([10,20])
print(a*b)            #一維數組b先擴展成爲二維數組 再進行計算

輸出：

[[10 20]
 [30 40]]
[[10 40]
 [30 80]]

 

• 訪問元素

1. 索引訪問

x = np.array([[30,31],[32,33],[35,36]])
print(x)
print(x[0])                #打印第一行
print(x[0][1])            #打印第一行的第二個元素
print('-')

輸出：

[[30 31]
 [32 33]
 [35 36]]
[30 31]
31

　　　

　　2.for循環訪問

for row in x:
    print(row)

輸出：

[30 31]
[32 33]
[35 36]

　　

　　3.變爲數組訪問

x=x.flatten()    #將x轉換爲一維數組
print(x)
print(x[np.array([0,2,4])])        #選擇出索引爲0，2，4的元素 這種方法利於篩選元素

輸出：

[30 31 32 33 35 36]
[30 32 35]