基础

导入

首先需要导入numpy这个库，一般可以命名为np。

import numpy as np

创建

可以通过array()函数定义数字实例对象。例如，可以导入一个3行3列的数组：

a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
a.ndim
#2
a.shape
#(3,4)
a.dtype
#int32

可以创建一个数组，并且设置它的行列。 -1是模糊控制，比如(3,-1)就是三行，列数不固定，根据多少个数字自动判断。如果不能整除就会报错。

w1 = np.arange(12).reshape(3,4)
w1
#array([[ 0,  1,  2,  3],
#       [ 4,  5,  6,  7],
#       [ 8,  9, 10, 11]])
w2 = np.arange(12).reshape(2, 2, 3)
x2
#array([[[ 0,  1,  2],
#        [ 3,  4,  5]],
#
#       [[ 6,  7,  8],
#        [ 9, 10, 11]]])
w3 = np.arange(12).reshape(3,-1)
w3
#array([[ 0,  1,  2,  3],
#       [ 4,  5,  6,  7],
#       [ 8,  9, 10, 11]])

功能	公式
查看维度	a.ndim
查看行列数	a.shape
查看元素类型	a.dtype

特殊数组

特殊

函数	参数
np.zeros	([维度,行,列]) 全部是0
np.ones	([维度,行,列]) 全部是1
np.empty	([维度,行,列])只分配内存空间，不需要填充数值
np.eye	(行,列) 单位矩阵 eye也能创建矩阵，但1的位置是单位矩阵的位置
np.identity	(阶数) 单位矩阵 identity只能创建方阵

np.zeros([2,3])
#array([[0., 0., 0.],
#       [0., 0., 0.]])
np.zeros(2)
#array([0., 0.])

np.ones(3)
# array([1., 1., 1.])

np.empty([2,1,3])
#array([[[0., 0., 0.]],
#
#       [[0., 0., 0.]]])

np.eye(3,2)
#array([[1., 0.],
#       [0., 1.],
#       [0., 0.]])

np.identity(3,2)
#array([[1., 0.],
#       [0., 1.],
#       [0., 0.]])

对角阵diag()

diag(v,k=0)

v 如果v是一维数组，返回以一维数组为对角线元素的矩阵；如果v是二维数组，返回对角元素。
k 默认k=0，无影响； k>0 : 主对角线上的对角线元素； k<0 : 主对角线下的对角线元素。

w = np.arange(16).reshape(4,-1)
np.diag(w)
# array([ 0,  5, 10, 15])
np.diag(w,k=1)
# array([ 1,  6, 11])
np.diag(w,k=-1)
# array([ 4,  9, 14])
w2 = np.arange(5)
np.diag(w2)
#array([[0, 0, 0, 0, 0],
#       [0, 1, 0, 0, 0],
#       [0, 0, 2, 0, 0],
#       [0, 0, 0, 3, 0],
#      [0, 0, 0, 0, 4]])

序列数组

可以用来构建等差/等比序列。

函数	参数
np.arange	(start=0, stop, step=1, dtype)
np.linspace	(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None);第三个参数默认为True包含stop值，否则不包含。第四个参数如果为 True 时，生成的数组中会显示间距
np.logspace	(np.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None))；参数base表示底数

np.arange(5)  
#array([0, 1, 2, 3, 4])
np.linspace(1,10,5)
#array([ 1.  ,  3.25,  5.5 ,  7.75, 10.  ])
np.logspace(2,8,3,base=2)
#array([  4.,  32., 256.])

Numpy （基础+特殊数组）

基础

导入

创建

特殊数组

特殊

对角阵diag()

序列数组