图解Python numpy基本操作-程序员宅基地

技术标签: 程序员  python  numpy  开发语言  

!注意,所有创建包含固定值_vector_的方法都有**_like**函数

还有经典的_arange_和_linspace_方法

! arange方法对于数据类型敏感,比如**arange(3),dtype** 为int,如果你需要float类型,可以_arange(3).astype(float)_

生成随机array

向量索引

基础的向量索引操作,只是展示部分数据,而不改变数据本身

布尔操作

也可以用.where 和**clip**代替上面的方法

向量操作

numpy的优势就是把vector当做数做整体运算,避免循环运算

  • - * /无所不能

复杂的数学运算不在话下

标量运算

三角函数

整体取整

numpy还可以做基础的统计操作,比如**max,min, mean, sum**等

排序操作

查找操作

numpy不像list有**index函数,通常会用where**等操作

其中有三种方法:

  1. where,难懂且对于x处于array末端很不友好

  2. next,相对较快,但需要numba

  3. searchsorted,针对于已排过序的array

二维array,也称matrix矩阵


初始化,注意「双括号」

随机matrix,同一维类似

索引操作,不改变matrix本身

Axis 轴操作,在matrix中,axis = 0 代表列, axis = 1 代表行,默认axis = 0

matrix算术 + - * / 和 ** 都可

也可以matrix与单个数,matrix与vector,vector与vector进行运算

行向量 列向量

二维的转置如下,一维的也就是vector转置为自己本身

reshape改变形态

自此,三种向量,一维array,二维列vector,二维行向量

矩阵操作

合并matrix,hstack横向,vstack纵向,也可以理解为堆叠

反向操作hsplit和vsplit

matrix的复制操作,tile整个复制,repeat可以理解为挨个复制

delete删除操作

删除的同时也可以插入

append操作,只能在末尾操作

如果只增加固定值,也可以用pad

网格化

c和python都很麻烦,跟别说再大点的数了

采用类似MATLAB会更快点

当然numpy有更好的办法
自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长或者是报班学习,但对于培训机构动则几千的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!

因此收集整理了一份《2024年Python开发全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友,同时减轻大家的负担。

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