代码中给出了使用numpy创建矩阵的两种方式,一种是创建多维矩阵另一种则是创建一维的矩阵,即行向量。可以看到,当创建行向量的时候,只需要传入一个list类型的对象即可,而创建多维矩阵的时候,需要以行向量作为一个list的元素构成一含有多个子list的一个list作为参数传递进去,以此来创建矩阵。 在这里用到了numpy底下linalg...
代码中给出了使用numpy创建矩阵的两种方式,一种是创建多维矩阵另一种则是创建一维的矩阵,即行向量。可以看到,当创建行向量的时候,只需要传入一个list类型的对象即可,而创建多维矩阵的时候,需要以行向量作为一个list的元素构成一含有多个子list的一个list作为参数传递进去,以此来创建矩阵。 在这里用到了numpy底下linalg...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def mandelbrot( h,w, maxit=20 ): """Returns an image of the Mandelbrot fractal of size (h,w).""" y,x = np.ogrid[ -1.4:1.4:h*1j, -2:0.8:w*1j ] c = x+y*1j z = c divtime = maxit + np.zeros(z.shape, dtype=int) ...
numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多,基本上可以和C语言的数据类型对应上主要包括int8、int16、int32、int64、uint8、uint16、uint32、uint64、float16、float32、float64 1.5 数组属性 属性说明 2 Numpy数组操作 2.1 Numpy创建 2.1.1 利用列表生成数组 import numpy as np lst = [1, 2, 3, ...
用Python中的list或者tuple来创建 用填充函数创建数组 创建序列组成的数组(一维) 基础方法 通用方法 索引、切片和迭代 一维数组 多维数组 形状 改变形状 堆叠 newaxis 基础 NumPy的主要对象是同质(元素为相同类型)的多维数组,其索引为一个由非负整数组成的tuple。在NumPy中,“维”由axis(轴,复数为axes)表示,“维度...
有时候,我们想要知道一个数组中的统计信息,比如最大元素,最小元素,数组的平均值,方差等信息。这时候NumPy就给我提供了相关的函数 让我们方便观察数组的统计信息。就让我认识一下它们吧。 1最大值,最小值 amin函数用于计算数组中的最小值 amax函数用于计算数组中的最大值 ...
1 import numpy as np # 导入 NumPy 模块 2 3 a = np.array([1.1, 2.2, 3.3], dtype=np.float64) # 指定 1 维数组的数值类型为 float64 4 a, a.dtype # 查看 a 及 dtype 类型 5 6 a.astype(int).dtype # 将 a 的数值类型从 float64 转换为 int,并查看 dtype 类型 ...
例1:enumerate函数将列表组合为索引序列 我们先来看下使用enumerate函数将列表组合为一个索引序列,代码如下: 得到结果: 例2:enumerate函数将字符串组合为索引序列 例3:enumerate函数将元组组合为一个索引序列 接下来看下使用enumerate函数将元组组合为一个索引序列,代码如下: list(enumerate(('榴莲', '西瓜', '蓝莓...
1、numpy数组(array)的创建 通过array方式创建,向array中传入一个list实现 一维数组的创建: 二维数组的创建:传入一个嵌套的list即可,如下例 通过arange创建数组:下例中创建一个0~1间隔为0.1的行向量,从0开始,不包括1,第二个例子通过对齐广播方式生成一个多维的数组。
import numpy as np from numpy.linalg import inv, qr from numpy import linalg """ 矩阵的生成 和 数据类型 """ rand_array = np.random.randn(2, 3) # 生成(2,3)的矩阵 print(rand_array) rand_array = rand_array * 10 # 矩阵中每个元素*10 ...