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Python中numpy多維數組的使用案例

發布時間:2020-11-04 09:33:37 來源:億速云 閱讀:168 作者:小新 欄目:編程語言

這篇文章將為大家詳細講解有關Python中numpy多維數組的使用案例,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

加法和減法操作要求操作雙方的維數信息一致,均為M*N為數組方可正確執行操作。

a = np.arange(4) 輸出: array([0, 1, 2, 3]) b = a**2 輸出: array([0, 1, 4, 9]) c = 10*np.sin(a) 輸出: array([ 0.  , 8.41470985, 9.09297427, 1.41120008]) n < 35 輸出: array([ True, True, True, True], dtype=bool) A = np.array([[1,1],[0,1]]) B = np.array([[2,0],[3,4]]) C = A * B # 元素點乘 輸出: array([[2, 0],  [0, 4]]) D = A.dot(B) # 矩陣乘法 輸出: array([[5, 4],  [3, 4]]) E = np.dot(A,B) # 矩陣乘法 輸出: array([[5, 4],  [3, 4]])

多維數組操作過程中的類型轉換

When operating with arrays of different types, the type of the resulting array corresponds to the more general or precise one (a behavior known as upcasting)

即操作不同類型的多維數組時,結果自動轉換為精度更高類型的數組,即upcasting

a = np.ones((2,3),dtype=int)  # int32 b = np.random.random((2,3))  # float64 b += a # 正確 a += b # 錯誤

a = np.ones(3,dtype=np.int32) b = np.linspace(0,pi,3) c = a + b d = np.exp(c*1j) 輸出: array([ 0.54030231+0.84147098j, -0.84147098+0.54030231j,  -0.54030231-0.84147098j]) d.dtype.name 輸出: 'complex128'

多維數組的一元操作,如求和、求最小值、最大值等

a = np.random.random((2,3)) a.sum() a.min() a.max() b = np.arange(12).reshape(3,4) 輸出: array([[ 0, 1, 2, 3],  [ 4, 5, 6, 7],  [ 8, 9, 10, 11]]) b.sum(axis=0) # 按列求和 輸出: array([12, 15, 18, 21]) b.sum(axis=1) # 按行求和 輸出: array([ 6, 22, 38]) b.cumsum(axis=0) # 按列進行元素累加 輸出: array([[ 0, 1, 2, 3],  [ 4, 6, 8, 10],  [12, 15, 18, 21]]) b.cumsum(axis=1) # 按行進行元素累加 輸出: array([[ 0, 1, 3, 6],  [ 4, 9, 15, 22],  [ 8, 17, 27, 38]]) universal functions B = np.arange(3) np.exp(B) np.sqrt(B) C = np.array([2.,-1.,4.]) np.add(B,C)

其他的ufunc函數包括:

all, any, apply_along_axis, argmax, argmin, argsort, average, bincount, ceil, clip, conj, corrcoef, cov, cross, cumprod, cumsum, diff, dot, floor,inner, lexsort, max, maximum, mean, median, min, minimum, nonzero, outer, prod, re, round, sort, std, sum, trace, transpose, var,vdot, vectorize, where

關于Python中numpy多維數組的使用案例就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。

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