Numpy API

本文记录Numpy的常用函数，方便日后查看。

Numpy基本属性：

array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])  #列表转化为矩阵
print(array)
"""
array([[1, 2, 3],
       [2, 3, 4]])
"""
print('number of dim:',array.ndim)  # 维度
# number of dim: 2
 
print('shape :',array.shape)    # 行数和列数
# shape : (2, 3)
 
print('size:',array.size)   # 元素个数
# size: 6

Numpy常用AIPI：

• np.asarray(x,np.float32)                         #将列表转化为np格式
• np.argmax(pre, axis=1)                         #返回pre的最大值对应的索引  axis=1每一行的最大索引
• np.argmin(pre,  axix=1)                         #最小元素的索引
• np.mean(a)     或  a.mean()                  #计算统计中的均值
• np.sum(a)   np.min(a)   np.max(a)        #求和，最小最大值
• a = np.array([2,23,4],dtype=np.int)
  print(a.dtype)                                       #查看数据格式
• a=np.zeros((3,4))                                #创建全零数组  3行4列
• a=np.ones((3,4),dtype=np.int)           #创建全一数组
• a=no.arrange(10,20,2)                       #创建连续数组 10-19的数据，2个步长
• a=np.arrange(12).reshape((3,4))      #改变数据形状，3行4列
• a=np.linspace(1,10,20)                      #生成线段型数据  1开始，10结束，分成20个数据
• array([[  1.        ,   1.47368421,   1.94736842,   2.42105263],
         [  2.89473684,   3.36842105,   3.84210526,   4.31578947],
         [  4.78947368,   5.26315789,   5.73684211,   6.21052632],
         [  6.68421053,   7.15789474,   7.63157895,   8.10526316],
         [  8.57894737,   9.05263158,   9.52631579,  10.        ]])
• a=np.array([2,23,4])                            #创建数组
• b=a.copy()     #a与b没有关联  深度复制