numpy学习,为后续机器学习铺垫

参考网址

#!/usr/bin/python
#coding=utf-8
#__author__='dahu'
#
from numpy import *
import numpy as np a = np.arange(12).reshape(2, 2, 3) # 2个2行3列的数组
print a, type(a) # ndarray
print a.shape ,'3行5列'
print a.ndim ,'轴的个数'
print a.size ,'总个数'
print a.dtype ,'每个元素的类型'
a = array(range(5)) # 创建数组
print a, type(a), 'array是工厂函数,生成数组'
b = array(tuple(range(5)))
# print b, type(b)
print linspace(1, 2, 11) ,'[start,stop],还有一个是数量'
print arange(1, 2, 0.1) , '类似range,不过可以搞浮点数'
fl = array(linspace(1, 2, 11))
print fl.dtype ,'用linspace生成浮点数组,查看每个元素类型,正确。'
c = array(zip(range(5), range(10, 15), range(20, 25)))
print c,'配合zip生成数组,纵向的'
d = array((range(5), range(10, 15), range(20, 25)))
print d,'横向的生成数组'
# print zeros((3,4)) #全0数组
# print ones((3,4)) #全1数组
print empty((3, 4)) # 函数 empty 创建一个内容随机并且依赖与内存状态的数组,这个没怎么明白 #打印数组
''' 打印规则:
最后的轴从左到右打印
次后的轴从顶向下打印
剩下的轴从顶向下打印,每个切片通过一个空行与下一个隔开
'''
print np.arange(6),'1维'
print np.arange(12).reshape(4,3),'2维'
print np.arange(24).reshape(2,3,4),'3维' # np.set_printoptions(threshold='nan') #强制打印整个数组
print arange(10000).reshape(100,100),'数组太大,省略中间部分只打印角落' #基本运算
print np.arange(10,15)-np.arange(5),'数组减法,按元素运算'
print np.arange(5)**2
print np.arange(5)*np.arange(10,15),'数组相乘,对应元素相乘'
a=np.arange(12).reshape(3,4)
a+=1
print a,'操作+=,*=也是针对每个元素来操作的'
print np.fromfunction(lambda x,y:x*y,(3,4)),'也算是构造数组,由函数生成'
# print a,a.shape
# a=a.reshape(2,2,3)
# print a
for ele in a.flat:
print ele, #对每个数组元素进行迭代,多维也可以
c=[ele for ele in a.flat]
print np.array(c).reshape(3,4) ,'迭代完了再转换成数组,不耽误'
e= np.floor(10*np.random.random((2,12))) #floor取整数位
print e
print np.hsplit(e,4),'纵向切'
print np.vsplit(e,2),'横向切'
/usr/bin/python2. /home/dahu/Homework/GMM的EM算法实现/numpy练习.py
[[[ ]
[ ]] [[ ]
[ ]]] <type 'numpy.ndarray'>
(, , ) 3行5列
轴的个数
总个数
int64 每个元素的类型
[ ] <type 'numpy.ndarray'> array是工厂函数,生成数组
[ . 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 . ] [start,stop],还有一个是数量
[ . 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9] 类似range,不过可以搞浮点数
float64 用linspace生成浮点数组,查看每个元素类型,正确。
[[ ]
[ ]
[ ]
[ ]
[ ]] 配合zip生成数组,纵向的
[[ ]
[ ]
[ ]] 横向的生成数组
[[ 0.00000000e+000 4.94065646e-324 9.88131292e-324 1.48219694e-323]
[ 1.97626258e-323 2.47032823e-323 2.96439388e-323 3.45845952e-323]
[ 3.95252517e-323 4.44659081e-323 4.94065646e-323 5.43472210e-323]]
[ ] 1维
[[ ]
[ ]
[ ]
[ ]] 2维
[[[ ]
[ ]
[ ]] [[ ]
[ ]
[ ]]] 3维
[[ ..., ]
[ ..., ]
[ ..., ]
...,
[ ..., ]
[ ..., ]
[ ..., ]] 数组太大,省略中间部分只打印角落
[ ] 数组减法,按元素运算
[ ]
[ ] 数组相乘,对应元素相乘
[[ ]
[ ]
[ ]] 操作+=,*=也是针对每个元素来操作的
[[ . . . .]
[ . . . .]
[ . . . .]] 也算是构造数组,由函数生成
[[ ]
[ ]
[ ]] 迭代完了再转换成数组,不耽误
[[ . . . . . . . . . . . .]
[ . . . . . . . . . . . .]]
[array([[ ., ., .],
[ ., ., .]]), array([[ ., ., .],
[ ., ., .]]), array([[ ., ., .],
[ ., ., .]]), array([[ ., ., .],
[ ., ., .]])] 纵向切
[array([[ ., ., ., ., ., ., ., ., ., ., ., .]]), array([[ ., ., ., ., ., ., ., ., ., ., ., .]])] 横向切 Process finished with exit code

numpy 练习的更多相关文章

  1. 利用Python进行数据分析(5) NumPy基础: ndarray索引和切片

    概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为a ...

  2. 利用Python进行数据分析(4) NumPy基础: ndarray简单介绍

    一.NumPy 是什么 NumPy 是 Python 科学计算的基础包,它专为进行严格的数字处理而产生.在之前的随笔里已有更加详细的介绍,这里不再赘述. 利用 Python 进行数据分析(一)简单介绍 ...

  3. 利用Python进行数据分析(6) NumPy基础: 矢量计算

    矢量化指的是用数组表达式代替循环来操作数组里的每个元素. NumPy提供的通用函数(既ufunc函数)是一种对ndarray中的数据进行元素级别运算的函数. 例如,square函数计算各元素的平方,r ...

  4. python安装numpy、scipy和matplotlib等whl包的方法

    最近装了python和PyCharm开发环境,但是在安装numpy和matplotlib等包时出现了问题,现总结一下在windows平台下的安装方法. 由于现在找不到了工具包新版本的exe文件,所以采 ...

  5. 深入理解numpy

    一.为啥需要numpy python虽然说注重优雅简洁,但它终究是需要考虑效率的.别说运行速度不是瓶颈,在科学计算中运行速度就是瓶颈. python的列表,跟java一样,其实只是一维列表.一维列表相 ...

  6. Python Numpy,Pandas基础笔记

    Numpy Numpy是python的一个库.支持维度数组与矩阵计算并提供大量的数学函数库. arr = np.array([[1.2,1.3,1.4],[1.5,1.6,1.7]])#创建ndarr ...

  7. broadcasting Theano vs. Numpy

    broadcasting Theano vs. Numpy broadcast mechanism allows a scalar may be added to a matrix, a vector ...

  8. python之numpy

    一.矩阵的拼接合并 列拼接:np.column_stack() >>> import numpy as np >>> a = np.arange(9).reshap ...

  9. win7系统下python安装numpy,matplotlib,scipy和scikit-learn

    1.安装numpy,matplotlib,scipy和scikit-learn win7系统下直接采用pip或者下载源文件进行安装numpy,matplotlib,scipy时会遇到各种问题,这是因为 ...

  10. 给numpy矩阵添加一列

    问题的定义: 首先我们有一个数据是一个mn的numpy矩阵现在我们希望能够进行给他加上一列变成一个m(n+1)的矩阵 import numpy as np a = np.array([[1,2,3], ...

随机推荐

  1. 课程14:get和post是神马

    http://www.codeschool.cn/lesson/14.html get和post是神马? get和post是http中两种最常用到的请求类型 简单理解get请求 get请求多用于获取信 ...

  2. GitLab安装部署与管理

    一.安装Gitlab前系统预配置准备工作 操作系统:centos 7.3 1.关闭firewalld防火墙 #systemctl stop firewalld //关闭防火墙 #systemctl d ...

  3. 通过ida dump Uinity3D的加密dll

    声明: 1.本文转载自:http://www.52pojie.cn/thread-398266-1-1.html,仅供自己保存使用,高手勿喷 2.欢迎学习交流 通过ida dump Uinity3D的 ...

  4. 基于OpenResty和Node.js的微服务架构实践

    什么是微服务? 传统的单体服务架构是单独服务包,共享代码与数据,开发成本较高,可维护性.伸缩性较差,技术转型.跨语言配合相对困难.而微服务架构强调一个服务负责一项业务,服务可以单独部署,独立进行技术选 ...

  5. Hibernate学习(5)- session的get与load方法对比

    1.共同点:get和load都是根据Id单条查询获取对象 org.hibernate.Session.load(Class<User> theClass, Serializable id) ...

  6. 前端PHP入门-029-文件操作-掌握级别

    人生只有三天,活在昨天的人迷惑:活在明天的人等待:活在今天的人最踏实.你永远无法预测意外和明天哪个来得更早,所以,我们能做的,就是尽最大的努力过好今天.请记住:今天永远是昨天死去的人所期待的明天. f ...

  7. [DeeplearningAI笔记]卷积神经网络2.9-2.10迁移学习与数据增强

    4.2深度卷积网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.9迁移学习 迁移学习的基础知识已经介绍过,本篇博文将介绍提高的部分. 提高迁移学习的速度 可以将迁移学习模型冻结的部分看 ...

  8. apache源码安装必须依赖的库apr----/etc/ld.so.conf 文件介绍

    Apache所依赖的库,封装了各个系统相关的API等.虽然都是Apache开发的,但是现在最新版本的Apache和APR源码是分开的.要编Apache就必须使用APR. /etc/ld.so.conf ...

  9. POJ 1389 Area of Simple Polygons 扫描线+线段树面积并

    ---恢复内容开始--- LINK 题意:同POJ1151 思路: /** @Date : 2017-07-19 13:24:45 * @FileName: POJ 1389 线段树+扫描线+面积并 ...

  10. 【CodeForces】578 C. Weakness and Poorness

    [题目]C. Weakness and Poorness [题意]给定含n个整数的序列ai,定义新序列为ai-x,要使新序列的最大子段和绝对值最小,求实数x.n<=2*10^5. [算法]二分| ...