【numpy】01numpy数组的创建

学习概要

• 什么是numpy
• numpy基础
• numpy常用方法
• numpy常用统计方法

为什么要学习numpy

• 快速
• 方便
• 科学计算的基础库

什么是numpy

一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分PYTHON科学计算库的基础库，多用于在大型、多维数组上执行数值运算

numpy创建数组(矩阵)

参考

n维数组的创建（array方法）
https://blog.csdn.net/yuhui_2000/article/details/109649209

n维数组的创建（其他常用方法）
https://blog.csdn.net/yuhui_2000/article/details/109649391

n维数组的创建（特殊数组）
https://blog.csdn.net/yuhui_2000/article/details/109654255

数组的属性

参考

5.常用属性
https://blog.csdn.net/yuhui_2000/article/details/109655647

numpy中常见的更多的数据类型

注意： 当我们没有明确指定数据的数据类型时，numpy默认是根据电脑的位数来设置数据的数据类型。

例如：

数据类型的操作

设置生成矩阵的数据类型

在生成矩阵时直接设置数据的数据类型

说明： 对于dtype参数来说，我们传递给这个参数的数据如果带有数据位数的时候，比如说int64 float64，类似于是这样的数据，必须以字符串的形式传入，也就是类似于是dtype="int64" dtype="float32"这样的形式。

在生成矩阵后再设置数据的数据类型

如果矩阵已经存在了，我们应该如何调整矩阵的数据类型呢？

矩阵的常见操作

生成随机矩阵

参考

7.1.生成随机数-均匀分布
https://blog.csdn.net/yuhui_2000/article/details/109658536

7.2.生成随机数-正态分布
https://blog.csdn.net/yuhui_2000/article/details/109678831

7.3.随机种子
https://blog.csdn.net/yuhui_2000/article/details/109679728

矩阵的常用方法

保留固定位数的小数

arr.round(x)
# arr:待修改的数据
# x:要保留几位小数

np.round(arr,x)
# arr:待修改的数据
# x:要保留的小数的位数

总结

• 使用numpy创建数组

n维数组的创建（array方法）
https://blog.csdn.net/yuhui_2000/article/details/109649209

n维数组的创建（其他常用方法）
https://blog.csdn.net/yuhui_2000/article/details/109649391

n维数组的创建（特殊数组）
https://blog.csdn.net/yuhui_2000/article/details/109654255

• 数组的数据类型

# 查看矩阵的数据类型
arr1.dtype

5.常用属性
https://blog.csdn.net/yuhui_2000/article/details/109655647

• 矩阵的数据类型的操作

# 指定生成矩阵的数据类型
arr2=np.array(list(range(16)),dtype="float32").reshape(4,4)

# 调整数据类型
arr2.astype("int32")  # 返回一个新的矩阵，而不是在原来的矩阵上修改数据类型

• 生成随机矩阵

7.1.生成随机数-均匀分布
https://blog.csdn.net/yuhui_2000/article/details/109658536

7.2.生成随机数-正态分布
https://blog.csdn.net/yuhui_2000/article/details/109678831

7.3.随机种子
https://blog.csdn.net/yuhui_2000/article/details/109679728

• 保留固定位数的小数

arr.round(x)  # arr:待修改的数据
# x:要保留几位小数

np.round(arr,x)
# arr:待修改的数据
# x:要保留的小数的位数

arr4.round(2)  # 返回一个新的矩阵，而不是在原来的矩阵上修改

np.round(arr4,2)  # 也是返回一个新的矩阵，而不是在原来的矩阵上修改

全部的代码

本文地址：https://blog.csdn.net/yuhui_2000/article/details/110350660