1NumPy 常用代码示例
一.复习numpy库相关
1.数组创建
import numpy as np
print("--------1. 数组创建----------")
# 1. 数组创建
arr = np.array([1, 2, 3]) # 一维数组
print("一维数组arr: \n",arr)
arr2d = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 二维数组
print("二维数组arr2d: \n",arr2d)
zeros = np.zeros((3, 4)) # 创建全零数组
print("创建全零数组zeros: \n",zeros)
ones = np.ones((2, 2)) # 创建全一数组
print("创建全一数组ones: \n",ones)
arange = np.arange(0, 10, 2) # 创建等差数列
print("创建等差数列arange: \n",arange)
linspace = np.linspace(0, 10, 5) # 创建等间隔数值
2.数组属性
# 2. 数组属性
print("--------2. 数组属性----------")
print("arr数组维度:", arr.ndim)
print("arr数组形状:", arr.shape)
print("arr数组数据类型:", arr.dtype)
print("arr数组大小:", arr.size)print("arr2d数组维度:", arr2d.ndim)
print("arr2d数组形状:", arr2d.shape)
print("arr2d数组数据类型:", arr2d.dtype)
print("arr2d数组大小:", arr2d.size)arr1 = np.array([[1,0,2], [3,4,0],[5,8,9],[5,65,5]])
print("arr1数组形状:", arr1.shape)
print("arr1数组维度,数组大小:",arr1.ndim, arr1.size)
arr1 = np.array([[[1,0,2], [3,4,0]],[[5,8,9],[5,65,5]]])
print("arr1数组形状:", arr1.shape)
print("arr1数组维度,数组大小:",arr1.ndim, arr1.size)
3.数组操作
# 3. 数组操作
print("--------3. 数组操作----------")
arr_add = arr + 5 # 元素加法
print("arr数组元素加法:\n", arr_add)
arr_mult = arr * 2 # 元素乘法
print("arr数组元素乘法:\n", arr_mult)
concatenate = np.concatenate((arr, [4, 5])) # 数组合并
print("arr数组合并:\n",concatenate)arr_add2d = arr2d + 5 # 元素加法
print("arr数组元素加法:\n", arr_add2d)
arr_mult2d = arr2d * 2 # 元素乘法
print("arr数组元素乘法:\n", arr_mult2d)
concatenate2d = np.concatenate((arr2d, [[4, 5],[6,7]])) # 数组合并
print("arr数组合并:\n",concatenate2d)
4.常用数学函数
# 4. 常用数学函数
print("--------4. 常用数学函数----------")
print("arr一维数组:\n", arr)
sin_arr = np.sin(arr) # 正弦函数
print("arr一维数组正弦函数:\n", sin_arr)
exp_arr = np.exp(arr) # e的幂函数
print("arr一维数组e的幂函数:\n", exp_arr)
sqrt_arr = np.sqrt(arr) # 开方函数
print("arr一维数组开方函数:\n", sqrt_arr)print("arr2d二维数组:\n", arr2d)
sin_arr2d = np.sin(arr2d) # 正弦函数
print("arr2d二维数组正弦函数:\n", sin_arr2d)
exp_arr2d = np.exp(arr2d) # e的幂函数
print("arr2d二维数组e的幂函数:\n", exp_arr2d)
sqrt_arr2d = np.sqrt(arr2d) # 开方函数
print("arr2d二维数组开方函数:\n", sqrt_arr2d)
5.文件读写
# 5. 文件读写
print("--------5. 文件读写----------")
np.save('my_array.npy', arr) # 保存数组
loaded_arr = np.load('my_array.npy') # 加载数组
print("加载数组------------------------------------------")
print(loaded_arr)
二.完整代码
import numpy as np
print("--------1. 数组创建----------")
# 1. 数组创建
arr = np.array([1, 2, 3]) # 一维数组
print("一维数组arr: \n",arr)
arr2d = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 二维数组
print("二维数组arr2d: \n",arr2d)
zeros = np.zeros((3, 4)) # 创建全零数组
print("创建全零数组zeros: \n",zeros)
ones = np.ones((2, 2)) # 创建全一数组
print("创建全一数组ones: \n",ones)
arange = np.arange(0, 10, 2) # 创建等差数列
print("创建等差数列arange: \n",arange)
linspace = np.linspace(0, 10, 5) # 创建等间隔数值# 2. 数组属性
print("--------2. 数组属性----------")
print("arr数组维度:", arr.ndim)
print("arr数组形状:", arr.shape)
print("arr数组数据类型:", arr.dtype)
print("arr数组大小:", arr.size)print("arr2d数组维度:", arr2d.ndim)
print("arr2d数组形状:", arr2d.shape)
print("arr2d数组数据类型:", arr2d.dtype)
print("arr2d数组大小:", arr2d.size)arr1 = np.array([[1,0,2], [3,4,0],[5,8,9],[5,65,5]])
print("arr1数组形状:", arr1.shape)
print("arr1数组维度,数组大小:",arr1.ndim, arr1.size)
arr1 = np.array([[[1,0,2], [3,4,0]],[[5,8,9],[5,65,5]]])
print("arr1数组形状:", arr1.shape)
print("arr1数组维度,数组大小:",arr1.ndim, arr1.size)# 3. 数组操作
print("--------3. 数组操作----------")
arr_add = arr + 5 # 元素加法
print("arr数组元素加法:\n", arr_add)
arr_mult = arr * 2 # 元素乘法
print("arr数组元素乘法:\n", arr_mult)
concatenate = np.concatenate((arr, [4, 5])) # 数组合并
print("arr数组合并:\n",concatenate)arr_add2d = arr2d + 5 # 元素加法
print("arr数组元素加法:\n", arr_add2d)
arr_mult2d = arr2d * 2 # 元素乘法
print("arr数组元素乘法:\n", arr_mult2d)
concatenate2d = np.concatenate((arr2d, [[4, 5],[6,7]])) # 数组合并
print("arr数组合并:\n",concatenate2d)# 4. 常用数学函数
print("--------4. 常用数学函数----------")
print("arr一维数组:\n", arr)
sin_arr = np.sin(arr) # 正弦函数
print("arr一维数组正弦函数:\n", sin_arr)
exp_arr = np.exp(arr) # e的幂函数
print("arr一维数组e的幂函数:\n", exp_arr)
sqrt_arr = np.sqrt(arr) # 开方函数
print("arr一维数组开方函数:\n", sqrt_arr)print("arr2d二维数组:\n", arr2d)
sin_arr2d = np.sin(arr2d) # 正弦函数
print("arr2d二维数组正弦函数:\n", sin_arr2d)
exp_arr2d = np.exp(arr2d) # e的幂函数
print("arr2d二维数组e的幂函数:\n", exp_arr2d)
sqrt_arr2d = np.sqrt(arr2d) # 开方函数
print("arr2d二维数组开方函数:\n", sqrt_arr2d)# 5. 文件读写
print("--------5. 文件读写----------")
np.save('my_array.npy', arr) # 保存数组
loaded_arr = np.load('my_array.npy') # 加载数组
print("加载数组------------------------------------------")
print(loaded_arr)整理不易，诚望各位看官点赞 收藏 评论 予以支持，这将成为我持续更新的动力源泉。若您在阅览时存有异议或建议，敬请留言指正批评，让我们携手共同学习，共同进取，吾辈自当相互勉励！