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1、Python中的Numpy入门教程这篇文章主要介绍了Python中的Numpy入门教程，着重讲解了矩阵中的数组操作,需要的朋友可以参考下1、Numpy是什么很简单，Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。如果接触过matlab、scilab，那么numpy很好入手。在以下的代码示例中，总是先导入了numpy：复制代码代码如下:>>>importnumpyasnp>>>printnp.version.ve
2、rsion1.6.22、多维数组多维数组的类型是：numpy.ndarray。使用numpy.array方法以list或tuple变量为参数产生一维数组：复制代码代码如下:>>>printnp.array([1,2,3,4])[1234]>>>printnp.array((1.2,2,3,4))[1.2 2. 3. 4.]>>>printtype(np.array((1.2,2,3,4)))以list或tuple变量为元素产生二维数组：复制代码代码如下:>>>printnp.array([[1,2],[3,4]])
3、[[12] [34]]生成数组的时候，可以指定数据类型，例如numpy.int32,numpy.int16,andnumpy.float64等：复制代码代码如下:>>>printnp.array((1.2,2,3,4),dtype=np.int32)[1234]使用numpy.arange方法复制代码代码如下:>>>printnp.arange(15)[0 1 2 3 4 5 6 7 8 91011121314]>>>printtype(np.arange(15))>>>printnp.arange(15).resha
4、pe(3,5)[[0 1 2 3 4] [5 6 7 8 9] [1011121314]]>>>printtype(np.arange(15).reshape(3,5))使用numpy.linspace方法例如，在从1到3中产生9个数：复制代码代码如下:>>>printnp.linspace(1,3,9)[1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75 3. ]使用numpy.zeros，numpy.ones，numpy.eye等方法可以构造特定的矩阵例如：复制代码代码如下:>>>pri
5、ntnp.zeros((3,4))[[0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.]]>>>printnp.ones((3,4))[[1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1.]]>>>printnp.eye(3)[[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.]]创建一个三维数组：复制代码代码如下:>>>printnp.zeros((2,2,2))[[[0. 0.] [0. 0.]] [[0. 0.] [0. 0.]]]获取数组的属性：复制代码代码如下:>>>a=np.ze
6、ros((2,2,2))>>>printa.ndim #数组的维数3>>>printa.shape #数组每一维的大小(2,2,2)>>>printa.size #数组的元素数8>>>printa.dtype #元素类型float64>>>printa.itemsize #每个元素所占的字节数8数组索引，切片，赋值示例：复制代码代码如下:>>>a=np.array([[2,3,4],[5,6,7]])>>>printa[[234] [567]]>>>printa[1,2]7>>>printa[1,:][567]>>>printa[1,1:2][6]>>>a
7、[1,:]=[8,9,10]>>>printa[[2 3 4] [8 910]]使用for操作元素复制代码代码如下:>>>forxinnp.linspace(1,3,3):... printx...1.02.03.0基本的数组运算先构造数组a、b：复制代码代码如下:>>>a=np.ones((2,2))>>>b=np.eye(2)>>>printa[[1. 1.] [1. 1.]]>>>printb[[1. 0.] [0. 1.]]数组的加减乘除：复制代码代码如下:>>>printa>2[[FalseFalse] [FalseFalse]]>>>prin
8、ta+b[[2. 1.] [1. 2.
