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…

import numpy as np #int16和int32内存少,int64内存大但精度高 a = np.array([1,23,4],dtype=np.int32) b = np.zeros((3,4),dtype=np.int16) c = np.arange(10,20,2) #定义一个三行四列的 d = np.arange(12).reshape((3,4)) e = np.linspace(1,10,20) #1和10分20段的数列 g = np.linspace(1,10,6).…

Python Numpy shape 基础用法 shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度.它的输入参数可以使一个整数表示维度,也可以是一个矩阵.这么说你可能不太理解,我们还是用各种例子来说明他的用法: 一维矩阵[1]返回值为(1L,) 二维矩阵,返回两个值 一个单独的数字,返回值为空 我们还可以将shape作为矩阵的方法来调用,下面先创建了一个单位矩阵e 我们可以快速读取e的形状 假如我们只想读…

#解压赋值lis=[11,22,33,44,55] money1,money2,money3,money4,money5=lis print(money1,money2,money3,money4,money5) 计算机可以进行的运算有很多种,可不只加减乘除这么简单,运算按种类可分为算数运算.比较运算.逻辑运算.赋值运算.成员运算.身份运算.位运算.下面是一些基础运算 算数运算 以下假设变量:a=10,b=20 比较运算 以下假设变量:a=10,b=20 赋值运算 以下假设变量:a=10,b=2…

numpy 的三角函数运算 cos, cosh, sin sinh, tan, tanh regular 和 hyperbolic 三角函数 arccos, arccosh, arcsin, arcsinh, arctan, arctanh 反三角函数 http://pda.readthedocs.io/en/latest/chp4.html http://www.cnblogs.com/smallpi/p/4550361.html…

numpy数组的运算 数组的乘法 >>> import numpy as np >>> arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> arr array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> arr*arr array([[ 1, 4, 9], [16, 25, 36]]) 数组的减法 >>> arr-arr array([[0, 0, 0], [0, 0, 0]]) 数组…

目录 第一章 numpy入门 1.2 numpy数组基础 1.2.1 数组的属性 1.2.2 数组的索引:获取单个元素 1.2.3 数组切片:获取子数组 1.2.4 数组的变形 1.2.5 数组的拼接和分裂 第一章 numpy入门 1.2 numpy数组基础 1.2.1 数组的属性 import numpy as np np.random.seed(0) x1 = np.random.randint(10,size=6) x2 = np.random.randint(10,size=(3,4))…

numpy.array基础 使用numpy.__version__可以检查numpy的版本 当然也可以直接使用命令行检查numpy版本 也可以用来简化引用,使用as python list特点 numpy是可以不限定类型的 array是限定类型的,降低了灵活性,但是效率更高,但是还有一个缺点,array只是将数据当做一个二维数组或者矩阵来看,无论哪种,array都没有配备相应的向量,用以对其进行相应的计算 numpy.array保存的是int32位整形(为啥我看别人是int64位) 因此即使输入…

numpy的几种运算 1.一维矩阵运算 >>> import numpy as np >>> a=np.array([10,20,30,40]) # array([10, 20, 30, 40]) >>> b=np.arange(4) # array([0, 1, 2, 3]) >>> c=a-b #两个矩阵的减法 >>> print(c) [10 19 28 37] >>> c=a+b #加法 &…