在前面我们已经学习过数组的部分计算方法了。接下来主要是体验一下Numpy的强大功能~
目录
一、 Numpy其他常用计算方法
t1 = np.arange(24).reshape((4, 6))
t2 = np.arange(2, 26).reshape((6, 4))
t3 = np.dot(t1, t2)
print (t1)
print (t2)
print (t3)
print (t1.dot(t2))
np.dot(t1, t2) t1.dot(t2)
两种方式效果一样，输出的结果和矩阵的乘法运算方式也一模一样。
2 求索引
主要有求指定元素的索引，以及根据索引找取元素。
3 求平均值
为了方便记忆，可以理解为axis=0表示沿着横向画一条线，横线上的点是列求平均值；每一行都要参与运算。axis=1表示沿着列画一条竖线，竖线上的每一个值表示行求平均值。每一列都要参与运算。此外， t1.mean()和 np.average(t1)也能达到一样的效果。
4 求中位数
5 矩阵转置
也可以使用 np.transpose()方法实现。
6 数组迭代
t1是4行6列形状的数组
6.1 行迭代
行迭代 逐行输出
for row in t1:
print (row)
按行迭代输出结果为：
6.2 列迭代
列迭代 逐列输出 借助转置
for column in t1.T:
print (column)
按列迭代输出结果为：
6.3 迭代元素
逐个元素输出 先展平
for item in t1.flat:
print (item)
7 array合并
7.1 按行合并
np.vstack()和np.concatenate((),axis=0)两种方式：
t1 = np.arange(4).reshape((2, 2))
t2 = np.arange(4, 8).reshape((2, 2))
print (t1)
print (t2)
print (np.vstack((t1, t2)))
print (np.concatenate((t1, t2), axis=0))
7.2 按列合并
t1 = np.arange(4).reshape((2, 2))
t2 = np.arange(4, 8).reshape((2, 2))
print (t1)
print (t2)
print (np.hstack((t1, t2)))
print (np.concatenate((t1, t2), axis=1))
和按行道理一样，这里不过多解释……
【补充】可以使用t1[np.newaxis,:]的方式给数组添加横向维度； 使用t1[:,np.newaxis]的方式给数组添加纵向维度（可以使一维变二维）。
8 array分割
8.1 等份分割
np.split()、np.vsplit()、np.hsplit()
t1 = np.arange(12).reshape((3, 4))
print (t1)
按行分割
print (np.split(t1, 3, axis=0))
print (np.vsplit(t1, 3))
按列分割
print (np.split(t1, 2, axis=1))
print (np.hsplit(t1, 2))
注意分割的数量要满足等份分割，否则会报错！
8.2 不等份分割
按行分割
print (np.array_split(t1, 2, axis=0))
print (np.vsplit(t1, 3))
注意第一种方式，将三行分成两份，不会报错，看输出结果：
第一份有两行，第二份一行。
9 array赋值
9.1 关联赋值
t2=t1 方式进行赋值会使t1 和t2产生关联，任何一个修改都会影响另外一个
9.2 非关联赋值
t2=t1.copy() t1 和t2不关联，互不影响。
10 其他
t1 = np.arange(24).reshape((4, 6))
print (t1)
累加前面元素
print (np.cumsum(t1))
输出元素为原数据和后一数据相减结果
print (np.diff(t1))
判断元素是否为0 非零的输出
print (np.nonzero(t1))
对数组进行排序 按行排序
print (np.sort(t1))
矩阵截取 把数据全部变为某范围内
print (np.clip(t1, 2, 9))
暂时完结
Original: https://blog.csdn.net/weixin_46206078/article/details/123917976
Author: 敲不好代码的小透明
Title: 深度学习入门 之 Numpy学习笔记（二）
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