NNDL练习——Numpy的简单使用

总结自nndl_exercise

Numpy导入

import numpy as np

数组/矩阵的创建

a=np.array([1,2,3])
b=np.array([[1,2],[3,4]])
c=np.zeros((1,2),dtype=int) ##全0矩阵
d=np.ones((1,2)) ##全1矩阵
e=np.identity(4) ##4*4单位矩阵
f=np.random.random((3,2)) ##3*2随机矩阵

属性功能

type(a) ##类型
a.dtype ##数据类型
a.shape ##形状
a[0]
a[0,0] ##元素

##加减乘除，对应位置的元素做运算
a+b
np.add(a,b)
a*b
np.multiply(a,b)
a-b
np.subtract(a,b)
a/b
np.divide(a,b)

##矩阵乘法
np.dot(a,b)

##取a的倒数第二行和最后一行
b=a[-2:,:]

##开方
np.sqrt(a)
a**(1/2)

##求e
np.exp(a)

##求和
np.sum(a)
##算每一列和
np.sum(a,axis=0)
##算每一行和
np.sum(a,axis=1)

##求平均数
np.mean(a)
##算每一列平均数
np.mean(a,axis=0)
##算每一行平均数
np.mean(a,axis=1)

##转置
a.T

##值最大的下标
np.argmax(a)
##每一列值最大的下标
np.argmax(a,axis=0)
##每一行值最大的下标
np.argmax(a,axis=1)

##0～3pi，步长0.1的数组
x=np.arange(0,3*np.pi,0.1)
##sin
np.sin(x)
##cos
np.cos(x)

注记

np.nan不可比较大小，返回false