Python科学计算之NumPy入门教程

# coding: utf-8
import numpy as np

a = np.array([
 [1.73, 1.68, 1.71, 4],
 [1, 2, 3, 4],
 [1, 2, 3, 4]
])
print type(a) # <type 'numpy.ndarray'>

print a.shape # (3L,4L)

print a.size # 12

print a.dtype # float64

a.shape = 4, 3
b = a.reshape((2, 6))
# 尽管b的形状是新的，但是a和b是共享数据存储内存区域的，如果b[0][1] = 8 那么a[0][1] 也会是8

x = np.arange(0, 10, 1) # arguments: start, stop, step

x = np.linspace(1, 10, 5) # arguments: start, stop, num元素个数
# [ 1. 3.25 5.5 7.75 10. ]

# np.logspace 是创建等比数列

a = np.random.rand(5, 5)
b = np.random.rand(5, 5)

print a + b
print a - b
print a * b
print a / b
print a ** 2
print a < b
print a > b

np_arr = np.array([2,3,34,5,5])
print np.mean(np_arr) # 平均数
print np.median(np_arr) # 中位数
print np.corrcoef(a[0], a[1]) # 判断两个轴的数据是否有相关性
print np.std(np_arr) # 标准差

a = np.array([1,2,3,4,5])
a[1:3] # array([2, 3])

# 进行切片赋值时，原数组会被修改
a[1:3] = [-2, -3] # array([ 1, -2, -3, 4, 5])


b = np.random.rand(5, 5)
b[1:4, 1:4] # 提取 1~4 行，1~4列

b > 0.1 #array([False, False, False, ...])
# 因此要提取可以用, 这是利用了布尔屏蔽这个特性
b[ b > 0.1 ]

# where()函数是另一个有用的方式，当需要以特定条件来检索数组元素的时候。只需要传递给它一个条件，它将返回符合条件的元素列表。
c = np.where(b > 0.1)

>>> a = np.matrix([[1,2,3],[5,5,6],[7,9,9]])
>>> a*a**-1
matrix([[ 1.00000000e+00, 1.66533454e-16, -8.32667268e-17],
  [ -2.77555756e-16, 1.00000000e+00, -2.77555756e-17],
  [ 1.66533454e-16, 5.55111512e-17, 1.00000000e+00]])

m.I * m
=> matrix([[ 1.00000000e+00+0.j, 4.44089210e-16+0.j],
   [ 0.00000000e+00+0.j, 1.00000000e+00+0.j]])

b = copy(a)

v = np.array([1,2,3,4])

for element in v:
 print(element)

M = np.array([[1,2], [3,4]])

for row in M:
 print("row", row)
 for element in row:
  print(element)