python 中 常用到的 numpy 函数 整理

http://blog.csdn.net/timidsmile/article/details/16963699

1. 创建二维数组  array()   ：

set = array([[1., 2, ],[3., 4.],[5., 6.],[7., 9.]])

求 数组的 行数：

>>> set.shape[0] 4

求 数组的列数：

>>> set.shape[1]

>>> set.shape (4, 2)

>>> set.dtype dtype('float64')

记得 >>> from numpy import * 

2  empty() 函数：

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1. >>> a = empty([2, 2])  
2. >>> a  
3. array([[  2.01269048e-313,   4.44659081e-323],  
4.        [  5.03965339e+223,   6.48588014e-310]])  
5. >>> b = empty([2, 2], dtype = int)  
6. >>> b  
7. array([[19988563, 36534944],  
8.        [ 2460004,  2460004]])  
9. >>> c = empty([2, 2], dtype = int, order = 'C')  
10. >>> c  
11. array([[19988581, 36534944],  
12.        [ 2460004,  2460004]])  
13. >>> d = empty([2, 2], dtype = int ,order = 'F')  
14. >>> d  
15. array([[19857521,  2460004],  
16.        [36534944,  2460004]])  
17. >>>   

最后一个参数，返回数组在内存中的存放顺序，

C代表C语言风格， row major

F代表····，column  major

3.  eye（）

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1. >>> e1 = eye(2, 3, 0, dtype = int)  
2. >>> e1  
3. array([[1, 0, 0],  
4.        [0, 1, 0]])  
5. >>> e2 = eye(3)  
6. >>> e2  
7. array([[ 1.,  0.,  0.],  
8.        [ 0.,  1.,  0.],  
9.        [ 0.,  0.,  1.]])  
10. >>> e3 = eye(3, dtype = int)  
11. >>> e3  
12. array([[1, 0, 0],  
13.        [0, 1, 0],  
14.        [0, 0, 1]])  
15. >>> e4 = eye(3, 1, dtype = int)  
16. >>> e4  
17. array([[1],  
18.        [0],  
19.        [0]])  
20. >>> e5 = eye(3, k = 1, dtype = int)  
21. >>> e5  
22. array([[0, 1, 0],  
23.        [0, 0, 1],  
24.        [0, 0, 0]])  
25. >>> e6 = eye(3, k = -1, dtype = int)  
26. >>> e6  
27. array([[0, 0, 0],  
28.        [1, 0, 0],  
29.        [0, 1, 0]])  
30. >>>   

第一个参数N = 列数

第二个参数 M = 行数，省略代表M = N 

第三个参数 k 代表对角线位置， = 0 代表主对角线， +1就向右上方偏移1， -1 就向左下角偏移1

第四个参数表示类型 dtype 默认为 float 类型

4 。 创建 方阵 identity（）

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1. >>> i1 = identity(3)  
2. >>> i1  
3. array([[ 1.,  0.,  0.],  
4.        [ 0.,  1.,  0.],  
5.        [ 0.,  0.,  1.]])  
6. >>> i2 = identity(3, dtype = int)  
7. >>> i2  
8. array([[1, 0, 0],  
9.        [0, 1, 0],  
10.        [0, 0, 1]])  
11. >>>   

只有两个参数，第一个表示 行（列）数，第二个表示类型（默认为float）类型

5.  生成一个元素全为1的数组

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1. >>> o1 = ones(3)  
2. >>> o1  
3. array([ 1.,  1.,  1.])  
4. >>> o1.shape  
5. (3,)  

要指定完整的shape（完整的行数和列数）的话：

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1. >>> o4 = ones( (2, 3), dtype = int)  
2. >>> o4  
3. array([[1, 1, 1],  
4.        [1, 1, 1]])  
5. >>>   

6. zeros（） 全是0 的矩阵

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1. <pre code_snippet_id="82520" snippet_file_name="blog_20131126_6_5493221" name="code" class="python">>>> from numpy import *  
2. >>> z1 = zeros(3)  
3. >>> z1  
4. array([ 0.,  0.,  0.])  
5. >>> z1.shape  
6. (3,)  
7. >>> z2 = zeros((2, 3), dtype = int)  
8. >>> z2  
9. array([[0, 0, 0],  
10.        [0, 0, 0]])  
11. >>> z2.shape  
12. (2, 3)  
13. >>> s = (3, 2)  
14. z4 = zeros(s)  
15. >>> z4  
16. array([[ 0.,  0.],  
17.        [ 0.,  0.],  
18.        [ 0.,  0.]])  
19. >>> z4.shape  
20. (3, 2)</pre><pre code_snippet_id="82520" snippet_file_name="blog_20131126_12_2832072" name="code" class="python"></pre><pre code_snippet_id="82520" snippet_file_name="blog_20131126_12_2832072" name="code" class="python"></pre><pre code_snippet_id="82520" snippet_file_name="blog_20131126_9_956672" name="code" class="python">ones_like（）  zeros_like()</pre><pre code_snippet_id="82520" snippet_file_name="blog_20131126_12_2832072" name="code" class="python"></pre><pre code_snippet_id="82520" snippet_file_name="blog_20131126_11_8513673" name="code" class="python"><pre code_snippet_id="82520" snippet_file_name="blog_20131126_11_8513673" name="code" class="python">>>> from numpy import *  
21. >>> s = (3, 2)  
22. >>> a = array(s)  
23. >>> a  
24. array([3, 2])  
25. >>> a.shape  
26. (2,)  
27. >>> z = zeros(s, dtype = int)  
28. >>> zz = zeros_like(z)  
29. >>> zz  
30. array([[0, 0],  
31.        [0, 0],  
32.        [0, 0]])  
33. >>> ooo = ones_like(z)  
34. >>> ooo = ones_like(z)  
35. >>> ooo  
36. array([[1, 1],  
37.        [1, 1],  
38.        [1, 1]])  
39. >>> </pre><br>  
40. <br>  
41. <p></p>  
42. <pre></pre>  
43. <pre code_snippet_id="82520" snippet_file_name="blog_20131126_12_2832072" name="code" class="python"></pre>  
44. <pre></pre>  
45. <p></p>  
47. </pre>