PythonNumpy库中的数组函数的使用

Python是一种很好的编程语言，可以非常容易地创建和使用数组，但当非常大的数据需要进行计算时，用Python自带的数组效率较低。因此，Python提供了Numpy库，该库是基于C语言编写的，主要用于高效处理数据数组的包。Numpy库提供了许多用于操作数组的函数，这些函数可以使数组的操作更加有效和高效。

1. 创建数组

使用numpy库，可以非常轻松地创建一维和多维数组。下面是几个创建数组的函数。

np.array()

该函数可用于创建一维或多维的数组，只需将python列表传递给此函数，即可创建numpy中的数组。

例如： np.array([1,2,3]) 将创建一个一维数组。

np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 可以创建一个2x3多维数组

np.zeros()

该函数可用于创建一个具有指定维度的全零数组；可以使用下面的代码创建一个全零数组。

例如：np.zeros((3,4)) 将创建一个3×4的零矩阵

np.ones()

该函数可用于创建一个具有指定维度的全1数组。

例如：np.ones((4,5)) 将创建一个4×5的全1矩阵

np.eye()

该函数用于创建一个单位矩阵。

例如：np.eye(3) 将创建一个3×3的单位矩阵

2. 数组操作函数

Numpy库还提供了一些非常有用的函数，可用于数组操作。

a.shape

此函数可以用来返回一个数组的形状。例如： numpy.zeros((5,6)).shape 将返回(5,6)。

a.dtype

此函数可用于返回数组中元素的类型。

a.reshape()

reshape函数可以用于更改数组的形状。如下所示，可以将5x3的矩阵重塑为3x5的矩阵。

EX：a = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12],[14,15,16]]) b = a.reshape((3,5)) print(b)

a.flatten()

此函数用于展平一个多维数组成一维。

EX：a = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12],[14,15,16]]) b = a.flatten() print(b)

3. 数组操作

一些将数组操作在一起的函数可以用于使用numpy库进行高效计算。

numpy.add()

该函数是一种向数组添加元素的方法。

a = numpy.array([1,2,3]) b = numpy.array([4,5,6]) c = numpy.add(a,b)

np.subtract()

该函数是一种从数组中减去元素的方法。

a = numpy.array([1,2,3]) b = numpy.array([4,5,6]) c = numpy.subtract(a,b)

np.multiply()

该函数是一种将数组中的元素相乘。

a = numpy.array([1,2,3]) b = numpy.array([4,5,6]) c = numpy.multiply(a,b)

np.divide()

该函数用于将数组中的元素相除。

a = numpy.array([1,2,3]) b = numpy.array([4,5,6]) c = numpy.divide(a,b)

4. 数字函数

Numpy库还包括许多数字函数，这些函数可以用于完成各种数字计算。

numpy.mean()

此函数可用于计算数组中元素的平均值。

numpy.median()

此函数可用于计算数组的中位数。

numpy.std()

此函数可用于计算数组中元素的标准差。

numpy.var()

此函数可用于计算数组中元素的方差。

5. 随机数函数

最后，Numpy库还提供了一些用于创建随机数的函数。

numpy.random.rand()

此函数可用于生成指定形状的随机数组。

numpy.random.randn()

该函数可用于生成一个拥有指定形状的标准正态分布的随机数组。

numpy.random.randint()

此函数可用于生成一个具有随机整数的数组。