python中numpy 常用操作总结

Python中Numpy常用操作总结

Numpy是Python中一个非常强大的数学库,它提供了许多高效的数学函数和工具,特别是对于数组和矩阵的处理。下面是Python中Numpy常操作的总结。

安装Numpy

在使用Numpy之前,需要先安装它。可以使用以下命令在终端中安装Numpy:

pip install numpy

导入Numpy

在Python中,我们需要使用import语句导入Numpy库。通常,我们使用np作为Numpy库的别名。下面是一个示例:

import numpy as np

创建Numpy数组

使用Numpy,我们可以创建各种类型的数组。下面是一些示例:

import numpy as np

# 创建一个包含5个整数的一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建一个包含3个列表的二维数组
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 创建一个包含10个0的一维数组
arr3 = np.zeros(10)

# 创建一个包含10个1的一维数组
arr4 = np.ones(10)

# 创建一个包含10个随机数的一维数组
arr5 = np.random.rand(10)

在上面的示例中,我们使用np.array()函数创建了不同类型的数组,包括一维数组和二维数组。我们还使用np.zeros()np.ones()函数创建了包含特定值的数组,以及使用np.random.rand()函数创建了包含随机数的数组。

数组索引和切片

使用Numpy,我们可以像Python列表一样对数组进行索引和切片。下面是一些示例:

import numpy as np

# 创建一个包含5个整数的一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 获取数组中的第三个元素
print(arr[2])

# 获取数组中的前三个元素
print(arr[:3])

# 获取数组中的后两个元素
print(arr[-2:])

在上面的示例中,我们使用索引和切片操作获取了数组中的特定元素。

数组运算

使用Numpy,我们可以对数组进行各种运算。下面是一些示例:

import numpy as np

# 创建两个包含3个整数的一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

# 对两个数组进行加法运算
print(arr1 + arr2)

# 对两个数组进行乘法运算
print(arr1 * arr2)

# 对数组中的所有元素进行平方运算
print(np.square(arr1))

在上面的示例中,我们对数组进行了加法、乘法和平方运算。

示例一:使用Numpy计算矩阵乘法

下面是一个使用Numpy计算矩阵乘法的示例:

import numpy as np

# 创建两个矩阵
matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 计算矩阵乘法
result = np.dot(matrix1, matrix2)

# 打印结果
print(result)

在上面的示例中,我们首先创建了两个矩阵。然后我们使用np.dot()函数计算了这两个矩阵的乘积。最后,我们打印出了结果。

示例二:使用Numpy计算数组的平均值

下面是一个使用Numpy计算数组的平均值的示例:

import numpy as np

# 创建一个包含10个随机数的一维数组
arr = np.random.rand(10)

# 计算数组的平均值
mean = np.mean(arr)

# 打印结果
print(mean)

在上面的示例中,我们首先创建了一个包含10个随机数的一维数组。然后我们使用np.mean()函数计算了这个数组的平均值。最后,我们打印出了结果。

希望这些示例能够帮助您了解Python中Numpy常用操作。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:python中numpy 常用操作总结 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月13日
下一篇 2023年5月13日

相关文章

  • NoVNC以Web方式交付VNC远程连接的方法

    NoVNC以Web方式交付VNC远程连接的方法 NoVNC是一种以Web方式交付VNC远程连接的方法,可以在浏览器中直接访问程VNC服务器,无需安装任何客户端软件。本文将详细介绍如何使用NoNC实现VNC远程连接提供两个示例。 安装NoVNC NoVNC是一个开源项目,可以从GitHub上获取最版本。下面是安装NoVNC的步骤: 下载NoVNC bash g…

    python 2023年5月14日
    00
  • Numpy 改变数组维度的几种方法小结

    Numpy改变数组维度的几种方法小结 NumPy是Python中用于科学计算的一个重要库,它提供了许多用于数组操作的函数和方法。在NumPy,可以使用多种方法改变数组的维度。本文将详细讲解NumPy改变数组维度的几种方法,包括reshape()、resize()、transpose()、flatten()、ravel()等方面。 reshape() resh…

    python 2023年5月14日
    00
  • 利用Pandas和Numpy按时间戳将数据以Groupby方式分组

    在Python中,我们可以使用Pandas和Numpy库按时间戳将数据以Groupby方式分组。本文将详细讲解如何使用Pandas和Numpy库按时间戳将数据以Groupby方式分组,并提供两个示例说明。 导入库 在使用Pandas和Numpy库按时间戳将数据以Groupby方式分组之前,我们需要导入这些库。可以使用以下命令导入这些库: import pan…

    python 2023年5月14日
    00
  • Anaconda+Pycharm环境下的PyTorch配置方法

    在Anaconda+Pycharm环境下配置PyTorch需要以下步骤: 安装Anaconda 首先需要安装Anaconda,可以从官网下载对应操作系统的安装包进行安装。安装完成后,可以在Anaconda Navigator中管理和创建虚拟环境。 创建虚拟环境 在Anaconda Navigator中,可以创建一个新的虚拟环境。在创建虚拟环境时,需要选择Py…

    python 2023年5月14日
    00
  • 浅谈python中np.array的shape( ,)与( ,1)的区别

    以下是关于“浅谈Python中np.array的shape(,)与(,1)的区别”的完整攻略。 背景 在Python中,使用numpy库中的array对象可以进行多维数组的操作。其中,np.array的shape属性获取数组的形状。在shape属性中,(,)和(,1)是两种常见的形状。本攻略将介绍(,)和(1)的区别。 步骤 步一:创建数组 在介(,)和(,…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python的numpy库下的几个小函数的用法(小结)

    Python的numpy库下的几个小函数的用法(小结) NumPy是Python中用于科学计算的一个重要库,它提供了许多用于数组操作的函数和方法。本文将详细讲解NumPy库下的个小函数的用法,包括reshape()、transpose()、concatenate()、split()、sort()等方面。 reshape() reshape()函数可以将数组换…

    python 2023年5月14日
    00
  • python pyqtgraph 保存图片到本地的实例

    PyQtGraph是一个用于科学和工程应用的Python图形库,它提供了高性能的2D和3D绘图功能。在PyQtGraph中,可以使用save函数将绘图保存为图像文件。 保存图片 以下是一个保存图片的示例: import pyqtgraph as pg from pyqtgraph.Qt import QtGui # 创建窗口和绘图区域 app = QtGui…

    python 2023年5月14日
    00
  • 使用Cython中prange函数实现for循环的并行

    以下是使用Cython中prange函数实现for循环的并行的完整攻略,包括prange函数的基本用法、如何使用prange函数实现并行for循环、如何编译Cython代码以及示例代码。 prange函数的基本用法 prange函数是Cython中的一个函数,用于实现并行化的for循环。prange函数的用法与Python中的range函数类似,但是pran…

    python 2023年5月14日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部