本文实例讲述了Python3.5基础之NumPy模块的使用。分享给大家供大家参考,具体如下:

1、简介

Python3.5基础之NumPy模块的使用图文与实例详解

Python3.5基础之NumPy模块的使用图文与实例详解

Python3.5基础之NumPy模块的使用图文与实例详解

Python3.5基础之NumPy模块的使用图文与实例详解

2、多维数组——ndarray

Python3.5基础之NumPy模块的使用图文与实例详解

Python3.5基础之NumPy模块的使用图文与实例详解

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Python3.5基础之NumPy模块的使用图文与实例详解

Python3.5基础之NumPy模块的使用图文与实例详解Python3.5基础之NumPy模块的使用图文与实例详解

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Python3.5基础之NumPy模块的使用图文与实例详解

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Python3.5基础之NumPy模块的使用图文与实例详解

Python3.5基础之NumPy模块的使用图文与实例详解

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:ZhengzhengLiu

import numpy as np

#1.创建ndarray
#创建一维数组
n1 = np.array([1,2,3,4])
print(n1)

#属性--ndim:维度;dtype:元素类型;shape:数组形状;
# size:数组元素总个数,shape值相乘得到
print("n1维度:",n1.ndim)
print("n1元素类型:",n1.dtype)
print("n1数组形状:",n1.shape)
print("n1数组元素总个数:",n1.size)

#创建二维数组
n2 = np.array([
  [1,2,3,4],
  [5,6,7,8]
])

print(n2)
print("n2维度:",n2.ndim)
print("n2元素类型:",n2.dtype)

#创建三维数组
n3 = np.array([
  [
    [1,2,3,4],
    [5,6,7,8]
  ],
  [
    [10,20,30,40],
    [50,60,70,80]
  ]
])

print(n3)
print("n3数组形状:",n3.shape)
print("n3数组元素总个数:",n3.size)

#2.通过函数创建数组
z = np.zeros((3,2))   #创建指定形状的数组,数值由零填充
print(z)
print(z.dtype)

o = np.ones((2,4))   #创建指定形状的数组,数值由1填充
print(o)

e = np.empty((2,3,2))  #创建指定形状的数组,数值由未初始化的垃圾值填充
print(e)

#3.通过函数计算的方式去创建数组
#一个参数,区间左闭右开,默认起始值为0,步长为1
np1 = np.arange(10)
print(np1)

#两个参数(起始值,终止值),区间左闭右开,默认步长为1
np2 = np.arange(2,10)
print(np2)

#三个参数(起始值,终止值,步长),区间左闭右开,步长为2
np3 = np.arange(2,10,2)
print(np3)

#倒序创建数组元素
np4 = np.arange(10,2,-1)
print(np4)

#全闭区间,参数(起始值,终止值,元素个数),等差数列
np5 = np.linspace(0,10,5)
print(np5)

#全闭区间,以10为底数参数为指数(起始值,终止值,元素个数),等比数列
np6 = np.logspace(0,2,5)
print(np6)

#生成随机数的数组
np7 = np.random.random((2,3))
print(np7)

运行结果:

[1 2 3 4]
n1维度: 1
n1元素类型: int32
n1数组形状: (4,)
n1数组元素总个数: 4
[[1 2 3 4]
 [5 6 7 8]]
n2维度: 2
n2元素类型: int32
[[[ 1  2  3  4]
  [ 5  6  7  8]]

 [[10 20 30 40]
  [50 60 70 80]]]
n3数组形状: (2, 2, 4)
n3数组元素总个数: 16
[[ 0.  0.]
 [ 0.  0.]
 [ 0.  0.]]
float64
[[ 1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.]]
[[[  1.02548961e-305   5.40165714e-067]
  [  1.05952696e-153   9.69380992e+141]
  [  2.17151199e+214   4.34975848e-114]]

 [[  2.08064175e-115   1.91431714e+227]
  [  6.42897811e-109   1.26088822e+232]
  [  9.51634286e-114   5.45764552e-306]]]
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[2 3 4 5 6 7 8 9]
[2 4 6 8]
[10  9  8  7  6  5  4  3]
[  0.    2.5   5.    7.5  10. ]
[   1.            3.16227766   10.           31.6227766   100.        ]
[[ 0.55980469  0.99477652  0.82310732]
 [ 0.97239333  0.1409895   0.57213264]]

Python3.5基础之NumPy模块的使用图文与实例详解Python3.5基础之NumPy模块的使用图文与实例详解

#修改ndarray形状
np8 = np.arange(0,20,2)
print(np8)
print(np8.size)

np9 = np8.reshape(2,5)
print(np9)
print(np9.size)

#reshape函数是对被修改数组的一个拷贝,共享同一内存,
# 修改其中一个数组会影响里一个
np9[1][2] = 50
print(np8)
print(np9)

# -1表示第二维自动根据元素个数计算
np10 = np8.reshape(5,-1)
print(np10)

#shape直接修改原来数组的形状
np8.shape=(2,-1)
print(np8)

运行结果:

[ 0  2  4  6  8 10 12 14 16 18]
10
[[ 0  2  4  6  8]
 [10 12 14 16 18]]
10
[ 0  2  4  6  8 10 12 50 16 18]
[[ 0  2  4  6  8]
 [10 12 50 16 18]]
[[ 0  2]
 [ 4  6]
 [ 8 10]
 [12 50]
 [16 18]]
[[ 0  2  4  6  8]
 [10 12 50 16 18]]

Numpy基本操作说明

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?