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小蛇学python(11)初窥numpy

今天我们来学学numpy这个库。重要性自不必说,直接切入主题。

numpy的数组创建方法

a = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
print(a)
print(a.shape)

1-1

其中shape属性表现了这个数组的维度。

numpy还有一些自带的数组创建方法

a = np.zeros((3,3))
b = np.ones((3,3))
c = np.arange(0,10)
d = np.arange(0,12).reshape(3,4)
e = np.random.random(3,3)

读者可以自行输入,观看结果,享受编码的乐趣。注意zeros和ones后面是跟了两组小括号的。

numpy数组的运算

有关numpy数组的简单运算,比如加减乘除,想必大家都能猜出来。完全靠想象就可以写出来代码,毕竟python是一门很贴近自然语言的编程语言。

对了,numpy还可以进行自加加和自减减,以及直接求和,求最大最小值,求平均值求方差等一系列犀利操作,都是封装好的。毕竟,这是python很多库的基础。

我演示一下一下,它对矩阵的操作。

a = np.arange(0, 9).reshape(3,3)
b = np.ones((3,3))
print(a)
print(b)
print(a*b)
print(np.dot(a,b))

2-1

一个是元素间相乘,一个是矩阵间相乘。大家不要弄混淆。

numpy的优雅迭代

大家循环都喜欢用for,可是numpy有一个更优美更简洁的方法。

A = np.arange(0, 9).reshape(3, 3)
B = np.apply_along_axis(np.mean, axis=0, arr=A)
print(A)
print(B)

结果很明显,图就不贴了。第二行代码的意思就是,将A的每列求均值然后重新生成一个数组。

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