Python的numpy中常用函數的詳細介紹

這篇文章帶給大家的內容是關於Python的numpy中常用函數的詳細介紹，有一定的參考價值，有需要的朋友可以參考一下，希望對你有幫助。

numpy是python中一個與科學計算有關的函式庫，本文將介紹一些常用的numpy函數，使用numpy之前需要先引入，輸入import numpy as np，我們一般將numpy簡化為np 。

1.np.arange(n)：產生0至n-1個整數。

2.a.reshape(m,n)：將a重新定義為一個m行n列的矩陣。

3.a.shape：列印a的行和列。

4.a.ndim：求a的維度。

5.a.size：輸出a中的元素個數。

6.np.zeros((m,n))：產生m行n列的零矩陣，應注意的是，函數中要傳入一個元組。此時產生的矩陣0後面有一個小數點，因為系統預設資料型別為浮點型，若要取得整數型，我們要預先指定好資料型別。

7.np.ones((k,m,n),dtype=np.int32)：產生k個m行n列的單位矩陣，且矩陣中的資料型別為整數型。

8.np.arange(m,n,k)：產生m到n的以k為步長切片的資料。

9.np.linspace(m,n,k)：在m到n的資料中以等間距取k個值。

10.若A、B為同維矩陣，則A*B傳回的是A和B矩陣對應位置相乘得到的結果，A.dot(B)或np.dot(A,B)回傳的才是矩陣乘法所得的結果。

11.np.exp(A)或np.sqrt(B)：分別得到e的B次方和矩陣B中每個數開方所得到的結果。

12.np.floor()：向下取整。

13.a.ravel()：將矩陣a重新拉伸成向量，拉伸後可以重新reshape成新矩陣。

14.a.T：求a的轉置矩陣。

15.a.reshape(n,-1)或a.reshape(-1,n)：確定一個矩陣的行(列)後，對應的列(行)也直接被確定，因此輸入-1即可。

16.np.hstack((a,b))：將矩陣a和b橫向拼接。

17.np.vstack((a,b))：將矩陣a和b縱向拼接。

18.np.hsplit(a,n)：將矩陣a橫向切為n份。

19.np.hsplit(a,(m,n))：在a的索引為m和n的空隙橫向切開。

20.np.vsplit(a,n)：將矩陣a縱向切為n份。

21.np.hsplit(a,(m,n))：在a的索引為m和n的空隙縱向切開。

#22.矩陣的複製：

#b = a：此時得到的b與a的位址是完全相同的，也就是a,b只是同一個矩陣的不同名稱，對其中任一個矩陣運算都會造成另一個矩陣相同的變化。

b = a.view()：此時得到的b與a的位址不同，但對b的運算會改變a。

b = a.copy()：此時得到的是兩個完全獨立的矩陣。

#23.b = np.tile(a,(m,n ))：將矩陣a的行數擴大m倍，列數擴大n倍。

24.np.sort(a,axis=k)：將矩陣a在k維排序。

25.np.argsort(a)：傳回將a升序排列後的索引值(預設排列方式為升序)。

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