2020.7.20 Numpy 基础

发布于 2020-07-20  41 次阅读


Table of Contents

名称 描述 简写
np.bool 用一个字节存储的布尔类型(True或False) 'b'
np.int8 一个字节大小,-128 至 127 'i'
np.int16 整数,-32768 至 32767 'i2'
np.int32 整数,-2^31 至 2^32 -1 'i4'
np.int64 整数,-2^63 至 2^63 - 1 'i8'
np.uint8 无符号整数,0 至 255 'u'
np.uint16 无符号整数,0 至 65535 'u2'
np.uint32 无符号整数,0 至 2^32 - 1 'u4'
np.uint64 无符号整数,0 至 2^64 - 1 'u8'
np.float16 半精度浮点数:16位,正负号1位,指数5位,精度10位 'f2'
np.float32 单精度浮点数:32位,正负号1位,指数8位,精度23位 'f4'
np.float64 双精度浮点数:64位,正负号1位,指数11位,精度52位 'f8'
np.complex64 复数,分别用两个32位浮点数表示实部和虚部 'c8'
np.complex128 复数,分别用两个64位浮点数表示实部和虚部 'c16'
np.object_ python对象 'O'
np.string_ 字符串 'S'
np.unicode_ unicode类型 'U'
  • dtype 可以指定类型
    • int8 int16 ….
  • 4.ndarray 基本操作

    • 生成0,1数组的方法
      • np.ones([4,7]) 4行七列
      • np.ones_like() 通过谁生成
      • np.zeros()
      • np.zeros._like() 通过谁生成
    • asarray()和array()
      • asaary是浅拷贝
      • array是深拷贝
    • 生成固定范围的数组
      • np.linspace(start,stop,num,endpoint) 平均分布的数据
        • start 开始
        • stop结束
        • num 等间隔的样例(多少个数字)
        • endpoint 是否包含最后一个值
      • np.arange(start,stop.step,dtype)
        • 每间隔生成多少数字
      • np.logspace(start,stop,num)
        • 生成的数字,以10为指数,10的几次方
    • 生成随机数组

      • 使用模块
        • np.random 模块
      • 均匀分布
        • np.random.rand()
          • 返回 0.0 1.0 内的一组均匀分布的数
        • np.random.uniform(low,high,size)
          • 生成浮点数
          • low 下界
          • high 上界
          • size 行列(2,4)
        • np.random.randint(low,high,size)
          • 生成整数
  • 正态分布和均匀分布
  • 2.扩展延伸知识

    3.灵感代办

    4.复习内容

    5.学习成果&问题