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  • 简单易懂的numpy版本查看指南

    简单易懂的numpy版本查看指南

    NumPy是Python中一个重要的科学计算包,它提供了许多数学相关的功能,在数据分析、机器学习、深度学习等领域被广泛应用。在 NumPy 中,数组(array)是主要的数据结构,而数组的操作是 NumPy 最核心的功能之一。

    本文将介绍 NumPy 数组的基本操作和查看方法,让读者能够了解如何访问数组的元素、修改数组的形状、查看数组的属性等。

    1. 创建数组

    在 NumPy 中,可以使用numpy.array()函数来创建数组,如下所示:

    import numpy as np
    arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

    此时,arr就是一个含有5个元素的一维数组。我们也可以通过numpy.arange()函数或者numpy.linspace()函数来创建一维数组:

    arr1 = np.arange(10)   # 生成一个0到9的一维数组
    arr2 = np.linspace(0, 10, 11)   # 生成一个0到10之间,含11个元素的一维数组
    1. 访问元素

    访问 NumPy 数组中的元素可以通过数组下标来实现,注意数组下标从0开始。对于多维数组,可以使用多个下标来访问特定元素。例如:

    arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
    print(arr[0, 0])   # 访问第一个元素 1
    print(arr[1, 2])   # 访问第二行第三列的元素 6
    1. 修改形状

    在 NumPy 中,我们可以使用numpy.reshape()函数来修改数组的形状。例如:

    arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
    new_arr = arr.reshape(2, 3)   # 将一维数组变为二维数组,形状为(2,3)

    此时,new_arr的形状为(2,3),即两行三列的矩阵,元素为:

    1  2  3
    4  5  6
    1. 查看数组属性

    在 NumPy 中,我们可以查看数组的形状、元素个数、数据类型等属性。例如:

    arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
    print(arr.shape)   # 输出形状 (6,)
    print(arr.size)   # 输出元素个数 6
    print(arr.dtype)   # 输出数据类型 int32

    其中,shape表示数组的形状,size表示数组元素的个数,dtype表示数组的数据类型。

    1. 其他数组操作

    (1)对数组进行切片操作,可以使用”:”操作符。例如:

    arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
    print(arr[1:4])   # 输出[2 3 4]

    (2)对数组进行一些统计操作,例如计算数组中元素的和、平均值、标准差等。例如:

    arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
    print(np.sum(arr))   # 计算元素的和,输出21
    print(np.mean(arr))   # 计算平均值,输出3.5
    print(np.std(arr))   # 计算标准差,输出1.707825127659933

    (3)对数组进行一些逻辑操作,例如筛选出数组中符合条件的元素。例如:

    arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
    print(arr[arr > 3])   # 输出[4 5 6]
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