小白眼中的AI之 Numpy基础

1.数组定义、常见属性

引入一下 模块， 的数组使用可以查看一下帮助文档， 的 数组类型必须是一致的（后面会讲）

1.1.通过List创建数组

注意：

和

在交互摸索下显示是稍微有点区别的，千万别以为是不一样的东西

1.2.常用属性

查看数组维度

查看数组形状

查看数组含有多少元素（行*列）

查看元素的数据类型

1.3.通过arange和reshape创建数组

返回的是 对象，而返回的是

两者都可以进行迭代，而 还是一个序列，可被当做向量使用

不支持步长为小数,支持步长为小数

如果这些基础类型还不是很清楚，可以看我之前写的文章：

多维数组创建：（reshape的行x列 != 元素个数就会报错）

创建3行5列的数组：

告诉它多少列，自动求行：

告诉它多少行，自动求列：

1.4.创建随机数组

生成给定范围内均匀分布的整数

生成 之间均匀分布的随机数

生成均匀分布的浮点数字

生成符合正态分布的随机数

从正态分布中返回符合你输入的均值与方差以及shape的值

扩展： 设置随机种子，一般不太用，特殊场景需要

1.5.linspace创建等差数组

生成等差数列的数组

和arange不一样的是end值可以取到

2.数组常用方法

2.1.数组元素的获取

基础用法之前讲过，可以回顾一下：https://www.cnblogs.com/dotnetcrazy/p/9114691.html#2.1.Python

简写：（行列都是从0开始）

其他写法： （Numpy不建议这么写，多维数组用切片的时候语义容易偏差，eg: )

2.2.多维数组的切片用法

eg： ==> 取索引为1,2的行；取索引为1,2的列

基础用法之前讲过，可以回顾一下：https://www.cnblogs.com/dotnetcrazy/p/9155310.html#1.7.列表切片

2.3.unique、max、min、sum

找出其中不重复的元素

找出其中最大的值

找出其中最小值

求和系列

2.4.load导入、save导出

以前我们可能使用 pickle来实现，现在直接可以用自带的方法实现，eg：

现在直接调用Numpy里面的方法即可

多个文件：推荐用这种指定key的方式 默认以npz结尾:

也可以用扩展里面的方法

看个图就知道它多文件是啥意思了

2.5.合并系列（concatenate、hstack、vstack）

2.5.1.

默认是x轴拼接（上下、按照列顺序）， => y轴拼接（左右、按照行顺序）

2.5.2.hstack and vstack

注意一点：concatenate只能处理一个维度的，如果维度不同可以使用容错性更强的 （垂直拼接）和 （水平拼接）

2.6.切割系列（split、hsplit、vsplit）

按行切割简化：

按列切割简化：

2.7.扩展系列

2.7.1.

我们先来看看为什么要用copy