numpy入门

来源：互联网发布：java object to date 编辑：程序博客网时间：2024/06/06 06:39

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.reshape.html

http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/numpy_intro.html

>>> c = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])

>>> c.dtypedtype('int32')
>>> c.shape(3, 4)
>>> c.shape = 4,3              or    d=c.reshape(4,3) 数组c和d其实共享数据存储内存区域，因此修改其中任意一个数组的元素都会同时修改另外一个数组的内容：>>> c     or          darray([[ 1,  2,  3],       [ 4,  4,  5],       [ 6,  7,  7],       [ 8,  9, 10]])
当某个轴的元素为-1时，将根据数组元素的个数自动计算此轴的长度，因此下面的程序将数组c的shape改为了(2,6)： c.shape = 2,-1

 np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]], dtype=np.float)
arange函数类似于python的range函数，通过指定开始值、终值和步长来创建一维数组，注意数组不包括终值:
>>> np.arange(0,1,0.1)array([ 0. ,  0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  0.5,  0.6,  0.7,  0.8,  0.9])

linspace函数通过指定开始值、终值和元素个数来创建一维数组，可以通过endpoint关键字指定是否包括终值，缺省设置是包括终值:

>>> np.linspace(0, 1, 12)array([ 0.        ,  0.09090909,  0.18181818,  0.27272727,  0.36363636,        0.45454545,  0.54545455,  0.63636364,  0.72727273,  0.81818182,        0.90909091,  1.        ])

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