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Numpy的常用方法总结

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Python学习杂记
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NumPy是一个用于Python的开源数值计算扩展,它提供了一个用于存储和处理大型矩阵的高效数据结构,即ndarray,具有比Python内置列表更高的存储和处理效率。
文中讲述了NumPy的以下常用功能:
- ndarray的创建:使用
np.array
可以创建不同数据类型的数组。 - 创建特殊矩阵:可以创建全为零、全为一或未初始化的矩阵,还可以指定矩阵的数据类型。
- 创建有规律的矩阵:使用
np.arange
和np.linspace
可以创建具有特定规律的数组。 - 基本运算:NumPy支持数组的加减乘除等基本运算以及三角函数、指数函数等高级数学运算。
- 矩阵乘法:通过
np.dot
函数或dot
方法实现矩阵的点积运算。 - 全局函数:如
np.exp
、np.sqrt
和np.add
提供了对数组的高级处理。 - 矩阵的索引、分片遍历:NumPy数组支持索引访问和切片操作,并且可以通过循环遍历数组的元素。
- 矩阵的特殊操作:如
ravel
、resize
和reshape
用于数组的变形和调整大小。 - 矩阵的合并:可以通过
np.vstack
和np.hstack
垂直或水平地堆叠数组。
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