补充:

  np.ceil()向上取整 3.1向上取整是4

  np.floor()向下取整

  数组名.resize((m,n)) 重置行列

基础操作

  • np.random.randn()符合正态分布(钟行/高斯)的数据

  • 矩阵的水平拼接 np.vstack((a,b))

  • 矩阵的垂直拼接 np.hstack((a,b))

  • 点阵积: np.dot(a,b)/ a@b

    • 结果是:a的行中的每个元素*b的列的每个元素。结果在求和

    • 特列应用:B[]

    • 列入班级成绩计算实列

    • #点阵积实列
      import numpy as np
      a = np.array([[80,80],
      [60,60],
      [70,70]])
      a
      """
      array([[80, 80],
      [60, 60],
      [70, 70]])
      """
      #权重最终成绩
      qz = np.array([[0.4],[0.6]])
      np.dot(a,qz)
      """
      array([[80.],
      [60.],
      [70.]])
      """

  • 排序 sort
    #排序
    import numpy as np
    a = np.array([[80,80],
    [60,60],
    [70,70]])
    a
    """
    array([[80, 80],
    [60, 60],
    [70, 70]])
    """
    #排序 axis = 0 是按照列排序, axis = 1 是按照行排序
    np.sort(a,axis=0)
    """
    array([[60, 60],
    [70, 70],
    [80, 80]])
    """
    np.sort(a,axis=1)
    """
    array([[80, 80],
    [60, 60],
    [70, 70]])
    """

  • np.all(数组) 判断数组行/列中所有元素是否都不等于0
  • np.any(数组,axis=0/1)某行/列,其中一个而元素不等于0
  • 展示数组:数组名.np.ravel() 多维变一维
  • 变形
  • np.arange(1,10).reshape(3,3)

    • a 原来是3行4列 把他变成4行3列 a.resize((4,3))

    • a.ravel() 转换成一维数组

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