【Python 基礎 2022 最新】第六課 Numpy

• 概述
• Numpy
• • Numpy 安裝
  • Anaconda
  • 導包
• ndarray
• • np.array 創建
  • np.zeros 創建
  • np.ones 創建
• 常用函數
• • reshape
  • flatten

概述

從今天開始, 小白我將帶領大家學習一下 Python 零基礎入門的內容. 本專欄會以講解 + 練習的模式, 帶領大家熟悉 Python 的語法, 應用, 以及代碼的基礎邏輯.

Numpy

Numpy 是 Python 非常重要的一個庫, 為我們提供了大量數據處理的函數.

Numpy 安裝

安裝命令:

pip install numpy
pip3 install numpy

Anaconda

Anaconda 是一個計算科學庫, 可以為我們提供便利的 Python 環境.

安裝:
Anaconda 官網

導包

導入 Numpy 包:

# 導包
import numpy as np
![在這裡插入圖片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/002699042b894844a1349b86b29bdc6a.gif)

ndarray

ndarray 是 Numpy 最重要的一個特點. ndarray 是一個 N 維數組對象.

np.array 創建

np.array可以幫助我們創建一 ndarray.

格式:

numpy.array(object, dtype=None, *, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0, like=None)

參數:

• object: 類數組
• dtype: 數據類型, 可選

例子:

# 導包
import numpy as np
# 創建ndarray
array1 = np.array([1, 2, 3]) # 通過lsit創建
array2 = np.array([1, 2, 3], dtype=float)
# 調試輸出
print(array1, type(array1))
print(array2, type(array2))

輸出結果:

# 導包
import numpy as np
# 創建ndarray
array1 = np.array([1, 2, 3]) # 通過lsit創建
array2 = np.array([1, 2, 3], dtype=float)
# 調試輸出
print(array1, type(array1))
print(array2, type(array2))

np.zeros 創建

np.zeros可以幫助我們創建指定形狀的全 0 數組.

格式:

numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C', *, like=None)

參數:

• shape: 數組形狀
• detype: 默認為 float, 浮點型

例子:

import numpy as np
# 創建全0的ndarray
array = np.zeros((3, 3), dtype=int)
print(array)

輸出結果:

[[0 0 0]
[0 0 0]
[0 0 0]]

np.ones 創建

np.zeros可以幫助我們創建指定形狀的全 1 數組.

格式:

numpy.ones(shape, dtype=float, order='C', *, like=None)

參數:

• shape: 數組形狀
• detype: 默認為 float, 浮點型

例子:

import numpy as np
# 創建全1的ndarray
array = np.ones((3, 3), dtype=int)
print(array)
print(type(array))

輸出結果:

[[1 1 1]
[1 1 1]
[1 1 1]]
<class 'numpy.ndarray'>

常用函數

reshape

通過reshape()我們可以改變數組形狀.

格式:

numpy.reshape(arr, newshape, order='C')

參數:

• arr: 需要改變形狀的數組
• newshape: 新的形狀

例子:

import numpy as np
# 創建ndarray
array = np.zeros(9)
print(array)
# reshape
array = array.reshape((3,3))
print(array)
print(array.shape) # 調試輸出數組形狀

輸出結果:

[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]]
(3, 3)

flatten

通過flatten()我們可以將多維數組攤平成1 維數組.

例子:

import numpy as np
# 創建多維數組
array = np.zeros((3, 3))
print(array)
# flatten轉變為一維數組
array = array.flatten()
print(array)

輸出結果:

[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]]
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]