怎么新建MySQL数据库

       numpy是Python语言的一个扩充程序库，可以支持高级大量的维度数组与矩阵运算。本文给大家介绍的就是关于python的numpy库用法，具有一定的参考学习价值，下面跟随小编一起来了解一下numpy库的使用吧。

       numpy库概述

       numpy库处理的最基础数据类型是由同种元素构成的多维数组，简称为“数组”

       数组的特点：

• 数组中所有元素的类型必须相同
• 数组中元素可以用整数索引
• 序号从0开始

       ndarray类型的维度叫做轴，轴的个数叫做秩

       numpy库的解析

       由于numpy库中函数较多而且容易与常用命名混淆，建议采用如下方法引用numpy库

import numpy as np

       numpy库中常用的创建数组函数

import numpy as np
a1 = np.array([1,2,3,4,5,6])
a2 = np.arange(1,10,3)
a3 = np.linspace(1,10,3)
a4 = np.indices((3,4))
a5 = np.random.rand(3,4)
a6 = np.ones((3,4),int)
a7 = np.empty((3,4),int)
print(a1)
print("===========================================================")
print(a2)
print("===========================================================")
print(a3)
print("===========================================================")
print(a4)
print("===========================================================")
print(a5)
print("===========================================================")
print(a6)
print("===========================================================")
print(a7)
=================================================================================
[1 2 3 4 5 6]
===========================================================
[1 4 7]
===========================================================
[ 1.   5.5 10. ]
===========================================================
[[[0 0 0 0]
  [1 1 1 1]
  [2 2 2 2]]

 [[0 1 2 3]
  [0 1 2 3]
  [0 1 2 3]]]
===========================================================
[[0.00948155 0.7145306  0.50490391 0.69827703]
 [0.18164292 0.78440752 0.75091258 0.31184394]
 [0.17199081 0.3789     0.69886588 0.0476422 ]]
===========================================================
[[1 1 1 1]
 [1 1 1 1]
 [1 1 1 1]]
===========================================================
[[0 0 0 0]
 [0 0 0 0]
 [0 0 0 0]] 

       在建立一个简单的数组后，可以查看数组的属性

import numpy as np
a6 = np.ones((3,4),int)
print(a6)
print("=========================================")
print(a6.ndim)
print("=========================================")
print(a6.shape)
print("=========================================")
print(a6.size)
print("=========================================")
print(a6.dtype)
print("=========================================")
print(a6.itemsize)
print("=========================================")
print(a6.data)
print("=========================================")
print(a6.flat)
=================================================================================
[[1 1 1 1]
 [1 1 1 1]
 [1 1 1 1]]
=========================================
2
=========================================
(3, 4)
=========================================
12
=========================================
int32
=========================================
4
=========================================
<memory at 0x0000020D79545908>
=========================================
<numpy.flatiter object at 0x0000020D103B1180> 

       数组在numpy中被当做对象，可以采用< a >.< b >()方式调用一些方法。

       ndarray类的形态操作方法

       ndarray类的索引和切片方法

       除了ndarray类型方法外，numpy库提供了一匹运算函数

       numpy库的比较运算函数

       numpy库的其他运算函数

       关于python的numpy库用法的分享就到这，上述对numpy库有详细的介绍，对新手熟悉numpy库有一定的帮助，需要的朋友可以看看，希望大家阅读完这篇文章能有所收获。

文本转载自脚本之家