6, 49]])
array([[ 0, 2, 10, 9],
[16, 5, 0, 42]])
(3)矩阵*矩阵:
# 要求a矩阵的行要等于b矩阵的列数;且a矩阵的列等于b矩阵的行数
a=np.arange(8).reshape(2,4) # array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]])
b=np.random.randint(8,size=(4,2)) # array([[3, 0],[3, 3],[5, 6],[6, 7]])
c1 = np.dot(a,b)
c2 = a.dot(b)
----------------------
# ab矩阵相乘的结果:c1=c2
array([[ 31, 36],
[ 99, 100]])
(4)逻辑计算
【注】列表是无法作为一个整体对其中的各个元素进行逻辑判断的!
# 结果返回:一个数组,其中每个元素根据逻辑判断的布尔类型的结果
a > 3
-----------------------------
# 结果如下:
array([[False, False, False, False],
[ True, True, True, True]])
5. 取值
获取一维数组中的某个元素:操作和list列表的index一样
a = np.array([5, 2, 7, 0, 11])
a[0] # 结果为 5
a[:4] # 结果为 从头开始到索引为4结束
a[2:] # 结果为 从索引为2的开始到结尾
a[::2] # 结果为 从头开始到结尾,每2个取一个值
获取多维数组的某个元素,某行或列值
a = np.array([[32, 15, 6, 9, 14],
[12, 10, 5, 23, 1],
[2, 16, 13, 40, 37]])
a[2,1] # 结果是一个元素 16
a[2][1] # 结果是一个元素 16
a[1] # 第2行 array([12, 10, 5, 23, 1])
a[:,2] # 取出全部行,第2列 [15,10,16]
a[1:3, :] # 取出[1,3)行,全部列
a[1,1:] # array([10, 5, 23, 1])
获取满足逻辑运算的
# 需要注意的是,我们数据进行逻辑计算操作得到的仍然是一个数组
# 如果我们想要的是一个过滤后的数组,就需要将"逻辑判断"传入数组中
a = np.array([[32, 15, 6, 9, 14],
[12, 10, 5, 23, 1],
[2, 16, 13, 40, 37]])
a[a > 3]
a[(a > 3) | (a < 2)]
------------------------------
# 结果分别是:
array([32, 15, 6, 9, 14, 12, 10, 5, 23, 16, 13, 40, 37])
array([32, 15, 6, 9, 14, 12, 10, 5, 23, 1, 16, 13, 40, 37])
遍历:结果是按行输出
a = np.array([[32, 15, 6, 9, 14],
[12, 10, 5, 23, 1],
[2, 16, 13, 40, 37]])
for x in a:
print(x)
--------------------
[32 15 6 9 14]
[12 10 5 23 1]
[ 2 16 13 40 37]
6. 复制/分割/合并
复制:arr.cope()
分割:无锡看妇科的医院 http://www.ytsgfk120.com/
(1)等分:np.split(arr, n, axis=0/1)(即行数或列数可以整除n时才可以)
(2)不等分:np.array_split(arr, n) 默认按行分n份
a = np.array([[32, 15, 6, 9, 14, 21],
[12, 10, 5, 23, 1, 10],
[2, 16, 13, 40, 37, 8]])
# 可以看到a矩阵是(3*6),所以使用np.split()只能尝试行分成3份;或者列分成2/3/6份
np.split(a,3,axis=0)
np.split(a,3,axis=1)
np.array_split(a,2)
np.array_split(a,4,axis=1)
-------------------------------------------
[array([[32, 15, 6, 9, 14, 21]]),
array([[12, 10, 5, 23, 1, 10]]),
array([[ 2, 16, 13, 40, 37, 8]])]
[array([[32, 15],
[12, 10],
[ 2, 16]]), array([[ 6, 9],
[ 5, 23],
[13, 40]]), array([[14, 21],
[ 1, 10],
[37, 8]])]
[array([[32, 15, 6, 9, 14, 21],
[12, 10, 5, 23, 1, 10]]), array([[ 2, 16, 13, 40, 37, 8]])]
[array([[32, 15],
[12, 10],
[ 2, 16]]), array([[ 6, 9],
[ 5, 23],
[13, 40]]), array([[14],
[ 1],
[37]]), array([[21],
[10],
[ 8]])]
合并:np.concatenate((arr1,arr2,arr3), axis=0/1) 默认接在数据下面
a=np.random.rand(2,3)
b=np.random.randint(1,size=(2,3))
np.concatenate((a,b,a)) # 接在下面
np.concatenate((a,b,a),axis=1) # 接在后面
------------------------
array([[0.95912866, 0.81396527, 0.809493 ],
[0.4539276 , 0.24173315, 0.63931439],
[0. , 0. , 0. ],
[0. , 0. , 0. ],
[0.95912866, 0.81396527, 0.809493 ],
[0.4539276 , 0.24173315, 0.63931439]])
array([[0.95912866, 0.81396527, 0.809493 , 0. , 0. ,
0. , 0.95912866, 0.81396527, 0.809493 ],
[0.4539276 , 0.24173315, 0.63931439, 0. , 0. ,
0. , 0.4539276 , 0.24173315, 0.63931439]])