Numpy

 簡介

　　NumPy是Python語言的一個擴充程序庫。支持高級大量的維度數組與矩陣運算，此外也針對數組運算提供大量的數學函數庫。Numpy內部解除了Python的PIL(全局解釋器鎖),運算效率極好,是大量機器學習框架的基礎庫!

經常使用函數

一、np.array（）

• np.array([1,2,3,4,5])

二、numpy array 和 python list的區別

• 標準Python的列表(list)中，元素本質是對象。如：L = [1, 2, 3]，須要3個指針和三個整數對象，對於數值運算比較浪費內存和CPU。所以，Numpy提供了ndarray(N-dimensional array object)對象：存儲單一數據類型的多維數組。

三、如何強制生成一個 float 類型的數組

• d = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]], dtype=np.float)

d = np.array([1, 2, 3, 4,5, 6, 7, 8], dtype=np.float) print(d) #[1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.] 

四、astype()

• d.astype(int)強制類型轉換

五、dtype（）

• d.dtype()返回數組中元素的數據類型

六、np.arange()

• np.arange(0,10):生成[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] 左開右閉不包括10

七、arange 和python 的range 函數的區別

• arange能夠生成浮點類型，而range只能是整數類型

import numpy as np print(np.arange(0,10)) print(list(range(0,10))) #[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
#[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

八、np.linspace()

• np.linspace(1, 10, 10)構造等差數列，三個參數依次是：開始值，結束值，共幾個數字，包括開始和結束值；

• np.linspace(1, 10, 10, endpoint=False)：不包括終止值；

九、np.logspace()

• np.logspace(1,4,4,base=2,endpoint=True)：構造等比數列，包括終止值；

十、隨機數生成

• np.random.randint(a,b,size=(c,d))：隨機生成（a*b）個c-d的數的二維數組

• np.random.rand(0,10):隨機生成 0-10的10個數字  

十一、np.array 的數組切片

• a = [1,2,3,4,5,6,7]

• 三冒號規則：[開始：結尾：步長]

• 步長爲-1，意味着反轉：a[::-1]=[7,6,5,4,3,2,1]