在上一篇文章中,我们已经看到了如何通过numpy创建numpy中的数组,这里再重复一下: import numpy as np # 数组 a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] print("a:", a) # 矩阵 b = np.array(a) print("b:", b) 执行后输出为: a: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] b: [[1 2 3] [4 5 6]] 我们可以看到python中的数组和numpy中的数组在屏幕上输出的…

简单的索引值 import numpy as np a = np.arange(3, 15).reshape(3, 4) print("a=") print(a) print("第2行的数据:", a[2]) print("第2行第3列的数据:", a[2][3]) 输出为: a= [[ 3 4 5 6] [ 7 8 9 10] [11 12 13 14]] 第2行的数据: [11 12 13 14] 第2行第3列的数据: 14 对于获取第2行第…

有合并,就有分割. 本节主要讲述如何通过numpy对数组进行横向/纵向分割. 横向/纵向分割数组 首先创建一个6行4列的数组,然后我们对此数组按照横向进行切割,分成3块,这样每块应该有2行,见例子: import numpy as np a = np.arange(24).reshape(6, 4) print("a=") print(a) print(np.split(a, 3, axis=0)) 输出为: a= [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]…

老鱼为了跟上时代潮流,也开始入门人工智能.机器学习了,瞬时觉得自己有点高大上了:). 从机器学习的实用系列出发,我们会以numpy => pandas => scikit-learn => tensorflow => keras 的学习系列过程,这也是老鱼设定的学习步骤,有兴趣的同学可以跟着老鱼的脚步一点一点往前走,共同进步! 这是我的第一篇关于numpy的学习,我会把我学习的过程记录在这里. 言归正传,学个人工智能和机器学习,为何要学什么numpy啊? 因为numpy是Pytho…

目的 本节我们将介绍如何搭建python的开发环境以及numpy的基本属性,这样可以检验我们的numpy是否安装正确了. python开发环境的搭建 工欲善其事必先利其器,我用得比较顺手的是IntelliJ IDEA的开发环境,这次我也用IDEA的python开发环境来进行开发. 我使用IntelliJ IDEA添加python插件方式进行开发,主要原因是因为我还用它来开发JAVA,因此只要在其中下载python插件就可以. 具体安装插件方式就不细讲了,只放一张截图,大家应该看得明白. 有的同学…

概述 本节主要讲解numpy数组的加减乘除四则运算. np.array()返回的是numpy的数组,官方称为:ndarray,也就是N维数组对象(矩阵),N-dimensional array object. 这个对象的特性跟矩阵的特性也比较接近,因此我这里有时就将其混称为数组/矩阵了. 数组加法 例如: import numpy as np a = np.array([10, 20, 30, 40]) print("a:", a) b = np.arange(4) print(&qu…

要玩numpy,就得要安装numpy. 安装python 3.6.3 64位 首先需要安装python,安装python的具体方法这里就不细讲了. 可以到官网上下载相应的python版本就可以了,目前我这里安装的是最新版python 3.6.3,64位的.这里需要注意的是python多少位的,好像后面在安装其它模块时就需要注意对应的位数. 如何查看自己电脑是多少位数的? 只要右键我的电脑显示其属性就可以,其中会有信息告诉你的操作系统是32位还是64位.现在的电脑一般都是64位操作系统的. 当然,…

numpy的基础运算中还有很多运算,我们这里再记录一些. 最小/大值索引 前面一篇博文中我们讲述过如何获得数组中的最小值,这里我们获得最小/大值的索引值,也就是这个最小/大值在整个数组中位于第几位. import numpy as np a = np.array([[10, 30, 15], [20, 5, 25]]) print("a=") print(a) print("最小值索引:", a.argmin()) print("最大值索引:",…

概述 本节主要讲述如何把两个数组按照行或列进行合并. 按行进行上下合并 例如: import numpy as np a = np.array([1, 1, 1]) b = np.array([2, 2, 2]) print(np.vstack((a, b))) 合并后输出结果为: [[1 1 1] [2 2 2]] 按列左右合并 import numpy as np a = np.array([1, 1, 1]) b = np.array([2, 2, 2]) print(np.hstack(…

对象的引用 看例子: a = np.array([0, 1, 2, 3]) b = a a[0] = 5 print("b=", b) # 判断a和b是否是同样的地址 print(b is a) 运行结果: b= [5 1 2 3] True 上面的例子中,我们改变了a的值,但打印出来b中的值也被修改了,原因是a和b指向相同的对象. 复制 如果我们想要解决修改了a的值不会影响到b中的值,该如何做到呢? import numpy as np a = np.array([0, 1, 2,…