numpy矩阵的基础操作3

import numpy as npa = np.arange(3)print (a)print (np.exp(a)) #e的0，1，2次幂print (np.sqrt(a))#开根号

[0 1 2][ 1.          2.71828183  7.3890561 ][ 0.          1.          1.41421356]

a = np.floor(10*np.random.random((3,4)))  #floor是向下取整print (a)print (a.shape)a.shape = (6,2)   #可将其变为6行，2列a.resize((3,4))   #可将其变成3行，4列，效果与shape意义print (a)print (a.T)    #转制，即行变列，列变行

[[ 5.  6.  3.  3.] [ 0.  4.  9.  1.] [ 7.  3.  3.  5.]](3, 4)[[ 5.  6.  3.  3.] [ 0.  4.  9.  1.] [ 7.  3.  3.  5.]][[ 5.  0.  7.] [ 6.  4.  3.] [ 3.  9.  3.] [ 3.  1.  5.]]

a = np.floor(10*np.random.random((2,2)))  b = np.floor(10*np.random.random((2,2))) print (a)print ('.....')print (b)print ('.....')print (np.hstack((a,b)))  #水平相接print ('.....')print (np.vstack((a,b)))  #垂直相接

[[ 1.  7.] [ 7.  2.]].....[[ 5.  0.] [ 0.  1.]].....[[ 1.  7.  5.  0.] [ 7.  2.  0.  1.]].....[[ 1.  7.] [ 7.  2.] [ 5.  0.] [ 0.  1.]]

a = np.floor(10*np.random.random((2,12))) print (a)print (".....")#hsplit对应的垂直方向是vsplitprint (np.hsplit(a,3))  #水平方向切成3个print (".....")print (np.hsplit(a,(3,4))) #水平方向下标为3处切以下，4处切一下

[[ 7.  7.  4.  1.  0.  5.  3.  5.  5.  0.  2.  7.] [ 4.  4.  6.  8.  4.  9.  0.  7.  4.  8.  6.  2.]].....[array([[ 7.,  7.,  4.,  1.],       [ 4.,  4.,  6.,  8.]]), array([[ 0.,  5.,  3.,  5.],       [ 4.,  9.,  0.,  7.]]), array([[ 5.,  0.,  2.,  7.],       [ 4.,  8.,  6.,  2.]])].....[array([[ 7.,  7.,  4.],       [ 4.,  4.,  6.]]), array([[ 1.],       [ 8.]]), array([[ 0.,  5.,  3.,  5.,  5.,  0.,  2.,  7.],       [ 4.,  9.,  0.,  7.,  4.,  8.,  6.,  2.]])]

a = np.arange(12)b = a   #指向相同的内存print (b is a)print (id(a))print (id(b))

True20835899004482083589900448

c = a.view()  #新创建一个对象，内存地址已经不同，但是数据仍然共享，属于浅copyprint (c is a)print (id(a))print (id(c))a[0]=99print(a)     #数据a，b都发送变化print(b)

False20835899004482083589901088[99  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11][99  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]

d = a.copy()  #深copy，a，b对象不同，数据也不同d[0] = 100print (a)print (d)

[99  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11][100   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11]