說(shuō)明:個(gè)人學(xué)習(xí)記錄，僅供參考。
操作系統(tǒng)：window10 x64
IDE：Pycharm 2017.2.2
Python版本：3.6.2
安裝
本次換一種安裝方式：
1、從https://pypi.python.org/pypi/numpy 處下載對(duì)應(yīng)版本，我這里下載numpy-1.13.1-cp36-none-win_amd64.whl (md5, pgp),指的是64位操作系統(tǒng)，python3.6版本對(duì)應(yīng)的numpy。注意版本一定要對(duì)應(yīng)，不然會(huì)安裝出錯(cuò)。
2、切換到下載文件所在的目錄，然后：
pip3.6 install numpy-1.13.1-cp36-none-win_amd64.whl
即可
基本用法
1、求矩陣元素最大值、最小值和平均值
import numpy as np
mat = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
])
# 最大元素的值 9
print(mat.max())
# 最小元素的值 1
print(mat.min())
# 平均值 5.0
print(mat.mean())
2、矩陣求和、行求和、列求和
import numpy as np
mat = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
])
# 元素總和 45
print(mat.sum())
# 元素行求和 [ 6 15 24]
print(mat.sum(axis=1))
# 元素列求和 [12 15 18]
print(mat.sum(axis=0))
3、元素相乘、矩陣相乘
import numpy as np
a = np.array([
[1, 2],
[3, 4]
])
b = np.array([
[5, 6],
[7, 8]
])
'''
對(duì)應(yīng)位置元素相乘，結(jié)果為：
[[ 5 12]
[21 32]]
'''
print(a * b)
'''
矩陣相乘，結(jié)果為：
[[19 22]
[43 50]]
'''
print(a.dot(b))
# 矩陣相乘，同上
print(np.dot(a, b))
4、矩陣元素求平方、立方、開(kāi)根號(hào)
import numpy as np
# 創(chuàng)建等差數(shù)組，類似于range
a = np.arange(4)
# [0 1 2 3]
print(a)
# 求矩陣各元素的平方 [0 1 4 9]
print(a ** 2)
# 求各元素的三次方
print(a ** 3)
# 各元素開(kāi)根號(hào) [ 0. 1. 1.41421356 1.73205081]
print(np.sqrt(a))
5、求元素e的n次冪
import numpy as np
# 創(chuàng)建等差數(shù)組，類似于range
a = np.arange(3)
# [0 1 2]
print(a)
# e的對(duì)應(yīng)元素次冪
# 自然對(duì)數(shù)的底數(shù)e是由一個(gè)重要極限給出的.我們定義：當(dāng)x趨于無(wú)限時(shí),lim(1+1/x)^x=e.e是一個(gè)無(wú)限不循環(huán)小數(shù),其值約等于2.718281828…,
print(np.exp(a))
6、隨機(jī)生成矩陣、向下取整
import numpy as np
# 生成3行4列的二維矩陣，取值為隨機(jī)的浮點(diǎn)數(shù)，在半開(kāi)區(qū)間 [0.0, 1.0)
a = 10 * np.random.random((3, 4))
# 乘10之后，得到類似如下的矩陣：
'''
[[ 4.12913155 3.74225311 5.99355689 6.46899251]
[ 9.6168953 2.97444891 1.94358161 8.59825219]
[ 2.55920397 0.88531021 1.97703553 3.21143099]]
'''
print(a)
# floor 用于向下取整
'''
[[ 4. 3. 5. 6.]
[ 9. 2. 1. 8.]
[ 2. 0. 1. 3.]]
'''
print(np.floor(a))
7、平坦化數(shù)組、矩陣轉(zhuǎn)換
import numpy as np
# 生成3行4列的二維矩陣，取值為隨機(jī)的浮點(diǎn)數(shù)，在半開(kāi)區(qū)間 [0.0, 1.0)
a = np.floor(10 * np.random.random((3, 4)))
'''
[[ 4. 1. 3. 4.]
[ 0. 2. 4. 3.]
[ 2. 0. 3. 4.]]
'''
print(a)
# 平坦化數(shù)組，其實(shí)就是將二維數(shù)組轉(zhuǎn)為一維數(shù)組，轉(zhuǎn)換規(guī)則為從左到右從上到下
b = np.ravel(a)
'''
[ 4. 1. 3. 4. 0. 2. 4. 3. 2. 0. 3. 4.]
'''
print(b)
# 矩陣轉(zhuǎn)換，其實(shí)就是將一維數(shù)組轉(zhuǎn)為二維數(shù)組，當(dāng)然也可以是一種二維轉(zhuǎn)為另一種二維數(shù)組
'''
[[ 4. 1.]
[ 3. 4.]
[ 0. 2.]
[ 4. 3.]
[ 2. 0.]
[ 3. 4.]]
'''
print(b.reshape(6, 2))
