Numpy 자습서(1)

1210 단어 numpy
ndarray 대상 1, ndarray 대상numpy를 만듭니다.array([1,2,3]) 2、numpy.dtype() 데이터 유형 객체 3, Numpy 배열 속성(일반)
  • ndarray.ndim: 질, 즉 축의 수량이나 차원의 수량
  • ndarray.shape: 수조의 차원, 행렬에 대한 n행 m열
  • ndarray.크기 그룹 원소의 총 개수는ndarray에 해당합니다.shape에서 n*m의 값
  • ndarray.dtype: 대상의 원소 유형
  • ndarray.itemsize: 대상의 모든 요소의 크기, 바이트 단위
    • 4. 배열 만들기
  • numpy.empty(shape, dtype,order): 지정한 모양, 데이터 형식, 초기화되지 않은 그룹을 만듭니다
    •     np.empty([3,2],dtype=int)
  • numpy.zeros(shape, dtype,order): 지정한 크기의 그룹을 만들고 그룹 요소는 0으로 채웁니다
  • numpy.(shape, dtype,order): 지정한 모양의 그룹을 만들고 그룹 요소를 1로 채웁니다
  • random.randn(2,3): 천장randn(size)이 X~N(0,1)에 복종하는 정적 분포 랜덤 그룹
    •     random.randn(2,3)
  • random.randint([low,high],size): 정수형 지정 범위 [low,high] 사이의 그룹을 만듭니다
    •     random.randint(100,200,(3,3))

    5. 기존 그룹에서 그룹 만들기
  • numpy.asarray()
  • numpy.frombuffer()
  • numpy.frommiter () 6, 수치 범위에서 그룹 만들기
  • numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None) 
    • 	#start	 ， 0,step	 ， 1
	import numpy as np
 	x = np.arange(5)  
	print (x)
  • numpy.linspace()
  • numpy.logspace
    • ES6 필수 사항 (5) Promise 객체

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