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np.array()的用法

本文于 2021-02-02 21:19 更新,请以最新修订版为准。

np.array()方法用于生成名为“ndarray结构”的向量,类似于R语言中的向量一样,方便运算。

#NumPy
#比较传统数组与多维数据运行效率
my_arr = np.arange(1000000)
my_list = list(range(1000000))
%time for _ in range(10): my_arr *2
%time for _ in range(10): [x * 2 for x in my_list]

import numpy as np
dir(np)


#如何使用numpy
#直接将python数组或元组转换成ndarray
x=[1,2,3,4,5]
#type函数查看数据类型
type(x)
y=np.array(x)
type(y)
x=(1,2,3,4,5)
type(x)
#将python元组转换为ndarray
y=np.array(x)
type(y)


#比较传统列表数组与ndarray的区别
a=[1,2,3,4,5]
b=np.array([1,2,3,4,5])
a+1
b+1
a*10
b*10

'''
NumPy常用函数
numpy有很多函数,其中使用numpy比较多的功能是利用其生产数字,比如随机数,正太分布,等差数列等。
'''

# 使用array创建数组:
arr = np.array([1,2,3])
arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

# 使用arange创建数组
arr = np.arange(0,10,1)
#创建1-12的3行4列的二维数组

arr = np.arange(12).reshape(3,4)
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