Numpy基础-numpy数组的创建与运算

numpy数组的创建

1 导入numpy

import numpy as np

2 查看numpy的版本

np.__version__

3 静态创建一个数组

a = np.array([1, 2, 3])
print(a)
[1 2 3]


a = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)])
print(a)
[[1 2 3]
 [4 5 6]]

4 创建一个全为0的数组

a  = np.zeros((3, 3))
print(a)
[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]

5 创建全为1的数组

a = np.ones((3,3))
print(a)
[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]


a = np.ones((2, 3, 4))
print(a)
[[[1. 1. 1. 1.]
  [1. 1. 1. 1.]
  [1. 1. 1. 1.]]
 [[1. 1. 1. 1.]
  [1. 1. 1. 1.]
  [1. 1. 1. 1.]]]

6 在给定的范围中创建素组

a = np.arange(5)
print(a)
[0 1 2 3 4]

改变数组的形状

其中a*b = n

a = np.arange(n).reshape(a, b)
print(a)
a = np.arange(6).reshape(2, 3)
print(a)

7 创建随机数组

a = np.random.rand(2, 3)

[[0.76325133 0.11776052 0.66296506]
 [0.10062782 0.4188333  0.38861925]]

Numpy数组的运算

a = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

b = np.arange(1, 6)

1 加法运算

c = a + b
print(c)
[11 22 33 44 55]

2 减法运算

c = a - b
print(c)
[ 9 18 27 36 45]

3 乘法运算

c = a * b
print(c)
[ 10  40  90 160 250]

4 除法运算

c = a / b
print(c)
[10. 10. 10. 10. 10.]

5 矩阵的转置

a.T

6 矩阵的逆

np.linalg.inv(a)

矩阵的逆运算，需要保证a是方阵，并且a可逆（也就是矩阵的稚等于n）

最后

以上就是心灵美大雁为你收集整理的Numpy基础-numpy数组的创建与运算Numpy基础-numpy数组的创建与运算的全部内容，希望文章能够帮你解决Numpy基础-numpy数组的创建与运算Numpy基础-numpy数组的创建与运算所遇到的程序开发问题。

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