numpy 모듈
numpy 모듈
# ndarray
arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr, type(arr))
>>>[1 2 3] # ndarray
print(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]))
>>>[[1 2 3]
[4 5 6]]# ndarray
print(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]))
>>>[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]함수 생성 배열
메서드
상세하게 해석하다
array()
목록을 배열로 변환합니다. 현식 지정 dtype을 선택할 수 있습니다.
arange()
range의numpy 버전, 부동 소수점 지원
linspace()
arange ()와 유사하며 세 번째 파라미터는 그룹 길이입니다
zeros()
지정한 모양과 dtype에 따라 0 그룹을 만듭니다
ones()
지정한 모양과 dtype에 따라 전체 1 그룹을 만듭니다
eye()
단위 행렬 생성하기
empty()
원소의 무작위 그룹을 만듭니다.
reshape()
모양을 다시 빚다.
공통 속성
등록 정보
해석하다
T
수조의 전환 (고차원 수조에 대해 말하자면)
dtype
배열 요소의 데이터 유형
size
배열 요소의 개수
ndim
배열의 비트
shape
그룹의 차원 크기 (모듈 형식)
astype
유형 변환
메서드
arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
print(arr)
>>>[[ 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12]]#
print(arr[:, :])
>>>[[ 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12]]#
print(arr[:1, :])
>>>[[1 2 3 4]]#
print(arr[:, :1])
>>>[[1]
[5]
[9]]#
print(arr[(0, 1, 2), 0])
>>>[1 5 9]# 5 ，
print(arr[arr > 5])
>>>[ 6 7 8 9 10 11 12]# numpy ， arr > 5 numpy
print(arr > 5)
>>>[[False False False False]
[False True True True]
[ True True True True]]arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print(arr1)
arr2 = np.array([[7, 8], [9, 10], [11, 12]])
print(arr2)# numpy ， hstack() numpy ，numpy ， hstack h horizontal
print(np.hstack((arr1, arr2)))# numpy ， axis=1 numpy
print(np.concatenate((arr1, arr2), axis=1))# numpy ， vstack() numpy ，numpy ， vstack v vertical
print(np.vstack((arr1, arr2)))# numpy ， axis=0 numpy
print(np.concatenate((arr1, arr2), axis=0))arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr1.shape)
arr2 = np.array([[7, 8], [9, 10], [11, 12]])
print(arr2.shape)
assert arr1.shape[0] == arr2.shape[1]
# 2*3·3*2 = 2*2
print(arr2.shape)arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)
print(arr.transpose())
print(arr.T)arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [9, 8, 9]])
print(arr)
print(np.linalg.inv(arr))
# numpy numpy
arr = np.eye(3)
print(arr)
print(np.linalg.inv(arr))이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
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