一、创建numpy初始化对象
import numpy
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
arr=numpy.array(list1)
print(arr*2)
二、数组更改
import numpy
list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
arr = numpy.array(list1)
arr1 = arr.reshape(2, 6)
arr2 = arr.reshape(3, 4)
print(arr2)
三、按顺序生成数组
arr = numpy.arange(12)
四、ndim计算有几个维度
arr2.ndim
五、生成数组
arr2 = numpy.empty((3, 5), dtype=int, order='C')
arr2 = numpy.zeros((3, 8), dtype=float, order='F')
arr2 = numpy.ones((3, 8), dtype=float, order='F')
六、切片取值
import numpy
# arr2[1:2, 3:7] = 3
s = slice(1, 11, 4)
arr2 = numpy.arange(12)
# print(arr2)
print(arr2[s])
print(arr2[1:11:4])
七、广播
import numpy
arr1 = numpy.array([1, 2, 3, 5])
arr2 = arr1**arr1
print(arr2)
八、迭代
import numpy
a = numpy.arange(0, 60, 5)
print(a)
b = a.reshape(3, 4)
print(b)
for i in numpy.nditer(b):
print(i)
九、数组旋转
import numpy
a = numpy.arange(0, 60, 5)
print(a)
b = a.reshape(3, 4)
print(b.T)
十、两种风格迭代
import numpy
a = numpy.arange(0, 60, 5)
# print(a)
b = a.reshape(3, 4)
# print(b)
for i in numpy.nditer(b, order="C"):
print(i,end=" ")
print("")
for j in numpy.nditer(b, order="F"):
print(j,end=" ")
十一、数据拼接
import numpy
arr1 = numpy.arange(0, 12).reshape(3, 4)
arr2 = numpy.arange(0, 24, 2).reshape(3, 4)
arr3 = numpy.vstack((arr1, arr2))
arr4 = numpy.hstack((arr1, arr2))
print(arr3)
print(arr4)
十二、数组拆分
import numpy
arr1 = numpy.arange(12)
print(arr1)
arr = numpy.split(arr1, 3)
print(arr)
十三、重新返回数组大小,无返回值
arr2 = arr1.reshape(3, 4)
arr2.resize(4, 3)
print(arr2)
十四、insert,append,delete,
十五、字符串操作
1. add() 返回两个str或Unicode数组的逐个字符串连接
2. multiply() 返回按元素多重连接后的字符串
3. center() 返回给定字符串的副本，其中元素位于特定字符串的中央
4. capitalize() 返回给定字符串的副本，其中只有第一个字符串大写
5. title() 返回字符串或 Unicode 的按元素标题转换版本
6. lower() 返回一个数组，其元素转换为小写
7. upper() 返回一个数组，其元素转换为大写
8. split() 返回字符串中的单词列表，并使用分隔符来分割
9. splitlines() 返回元素中的行列表，以换行符分割
10. strip() 返回数组副本，其中元素移除了开头或者结尾处的特定字符
11. join() 返回一个字符串，它是序列中字符串的连接
12. replace() 返回字符串的副本，其中所有子字符串的出现位置都被新字符串取代
13. decode() 按元素调用str.decode
14. encode() 按元素调用str.encode
numpy.char.lower
十六、numpy.amin() 和 numpy.amax()
十七、中值numpy.median(),numpy.mean()平均值
十八、sort()排序
十九、where判断
print(numpy.where(arr1 > 5))
