Numpy学习（lilied）

1.numpy数据基础（基本）

import numpy
# 1------------->值
nparr = numpy.array([i for i in range(10)])

# 2-------------->类型
nparr.dtype

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2.创建numpy的数据矩阵

import numpy as np
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# 矩阵是二维数组
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np.zeros(10) #------------------>获得1行10列全零一维数组
np.zeros((3,5)) #--------------->获得3行5列的全零矩阵
np.ones(10)
np.ones((3,5))

np.full(shape=(3,5), fill_vaule=666) #--------------->获得3行5列全666矩阵
np.full(shape=(3,5), fill_vaule=666.0) #--------------->获得3行5列全666矩阵
****************************************************************************

np.arange(10)#---------------------->array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
np.arange(0, 10, 2)# ------------------>获得array([0,2,4,6,8])
np.arange(0, 1, 0.2)#--------------------->array([0. , 0.2, 0.4, 0.6, 0.8]),range()中步长不可为小数
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# 得到一个0到10范围的等差数列
np.linspace(0, 10, 5) #-------------array([ 0. ,  2.5,  5. ,  7.5, 10. ])
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# 注意np中的random 是前闭后开的，  python自带的random是前闭后闭的
np.random.randint(0, 10, 5) #--------------> 例array([0, 4, 5, 4, 1])
np.random.randint(0, 10, size=(5,3)) #---------------------->
	#array([[8, 5, 1, 1, 2],
	#       [5, 6, 0, 0, 3],
	#       [5, 2, 6, 5, 6]])
	
np.random.seed(656) #-----------------?设置随机种子
np.random.randint(0, 10, size=(5,3)) #---------------------->
	#array([[8, 5, 1, 1, 2],
	#       [5, 6, 0, 0, 3],
	#       [5, 2, 6, 5, 6]])
	#和上次相同

np.random.random() #-------->默认生成一个0到1的随机数
np.random.random((3,5)) #------------>生成一个3行5列的每个元素在0到1的随机矩阵

np.random.normal(10, 100) #------------->均值为10，方差为100的随机数
np.random.normal(10, 100, (3,5))# ------->均值为10，方差为100，3行5列的随机矩阵

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#文档查询
np.random?
np.random.normal?
help(np.random)

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3.numpy的矩阵的基本操作

ndim：维度 
shape：各维度大小 
size：元素个数 
dtype：元素类型 
dsize：元素占位大小

import numpy as np