python---Numpy模块中数组运算的常用代码示例
import numpy as np # Numpy数组操作 print('========访问列表元素, 切片,赋值===========') arr = np.array([2., 6., 5., 5.]) print(arr[:3]) print(arr[3]) arr[0] = 5. print(arr) print('========数组唯一性元素===========') print(np.unique(arr)) print('========数组排序,排序索引===========') print(np.sort(arr)) print(np.argsort(arr)) print('========将数组乱序重排===========') np.random.shuffle(arr) print(arr) print('========数组相等性比较===========') print(np.array_equal(arr, np.array([1., 3., 2.]))) print('========二维数组(矩阵)的元素访问===========') matrix = np.array([[4., 5., 6.], [2, 3, 6]], float) print(matrix) print(matrix[0, 0]) print(matrix[0, 2]) print('========对数组的各维进行切片操作===========') print(matrix[1:2,2:3]) print(matrix[1, :]) print(matrix[:, 2]) print(matrix[-1:, -2:]) print('========将多维数组拉平为一维数组===========') print(matrix.flatten()) print('========获取数组大小信息===========') print(matrix.shape) print('========获取数组元素的类型===========') print(matrix.dtype) print('========数组的数据类型转换===========') int_arr = matrix.astype(np.int32) print(int_arr) print(int_arr.dtype) print('========获取数组第一维的长度===========') print(len(matrix)) print('========判断数组是否包含元素===========') print(2 in matrix) print(0 in matrix) print('========调整数组维度===========') arr = np.array(range(8), float) print(arr) re_arr = arr.reshape((4, 2)) print(re_arr) print('========矩阵的转置运算===========') print(re_arr.transpose()) print('========使用数组的T属性实现转置===========') matrix = np.arange(15).reshape(3, 5) print(matrix) print(matrix.T) print('========使用newaxis调整元素位置,增加维度===========') arr = np.array([14, 32, 13], float) print(arr) print(arr[:, np.newaxis]) print(arr[:, np.newaxis].shape) print(arr[np.newaxis, :]) print(arr[np.newaxis, :].shape) print('========数组的连接===========') arr1 = np.array([10, 22], float) arr2 = np.array([31, 43, 54, 61], float) arr3 = np.array([71, 82, 29], float) print(np.concatenate((arr1, arr2, arr3))) print('========数组连接时,指定具体的条轴===========') arr1 = np.array([[11, 12], [32, 42]], float) arr2 = np.array([[54, 26], [27, 28]], float) print(np.concatenate((arr1, arr2))) print(np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)) print(np.concatenate((arr1, arr2), axis=1)) print('========二进制字符串和数组之间的转换,fromstring已升级为frombuffer===========') arr = np.array([10, 20, 30], float) str = arr.tostring() print(str) print(np.frombuffer(str))
PS C:\test> & C:/Python37/python.exe c:/test/ml.py ========访问列表元素, 切片,赋值=========== [. . .] 5.0 [. . . .] ========数组唯一性元素=========== [. .] ========数组排序,排序索引=========== [. . . .] [ ] ========将数组乱序重排=========== [. . . .] ========数组相等性比较=========== False ========二维数组(矩阵)的元素访问=========== [[. . .] [. . .]] 4.0 6.0 ========对数组的各维进行切片操作=========== [[.]] [. . .] [. .] [[. .]] ========将多维数组拉平为一维数组=========== [. . . . . .] ========获取数组大小信息=========== (, ) ========获取数组元素的类型=========== float64 ========数组的数据类型转换=========== [[ ] [ ]] int32 ========获取数组第一维的长度=========== ========判断数组是否包含元素=========== True False ========调整数组维度=========== [. . . . . . . .] [[. .] [. .] [. .] [. .]] ========矩阵的转置运算=========== [[. . . .] [. . . .]] ========使用数组的T属性实现转置=========== [[ ] [ ] [ ]] [[ ] [ ] [ ] [ ] [ ]] ========使用newaxis调整元素位置,增加维度=========== [. . .] [[.] [.] [.]] (, ) [[. . .]] (, ) ========数组的连接=========== [. . . . . . . . .] ========数组连接时,指定具体的条轴=========== [[. .] [. .] [. .] [. .]] [[. .] [. .] [. .] [. .]] [[. . . .] [. . . .]] ========二进制字符串和数组之间的转换,fromstring已升级为frombuffer=========== b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00$@\x00\x00\x00\x00\x00\x004@\x00\x00\x00\x00\x00\x00>@' [. . .]
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