Numpy 01

 Infi-chu:

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import numpy as np

# 创建的数组
stus_score = np.array([[80, 88], [82, 81], [84, 75], [86, 83], [75, 81]])

# 基本属性
count = stus_score.size
print('该数组的元素有 --> ',count)
shape = stus_score.shape
print('该数组的形状是 --> ',shape) # shape结果的第一个元素是行，第二个元素是列
ndim = stus_score.ndim
print('该数组的维度 --> ',ndim)
type = stus_score.dtype
print('该数组元素类型是 --> ',type)


# 快速创建n维数组的API函数
# 创建10行10列的数值为浮点1的矩阵
array_one = np.ones([10,10])
print('array_one --> ',array_one)
# 创建10行10列的数值为浮点1的矩阵
array_zero = np.zeros([10,10])
print('array_zero --> ',array_zero)

# Numpy创建随机数组
# 均值分布
'''
np.random.rand(10, 10)创建指定形状(示例为10行10列)的数组(范围在0至1之间)
np.random.uniform(0, 100)创建指定范围内的一个数
np.random.randint(0, 100) 创建指定范围内的一个整数
'''

# 正态分布
'''
给定均值/标准差/维度的正态分布np.random.normal(1.75, 0.1, (2, 3))
'''

# 数组索引、切片
# 正态生成4行5列的二维数组
arr = np.random.normal(1.75, 0.1, (4, 5))
print(arr)
# 截取第1至2行的第2至3列(从第0行算起)
after_arr = arr[1:3, 2:4]
print(after_arr)

# 改变数组形状（要求前后元素个数匹配）
print("reshape函数的使用!")
one_20 = np.ones([20])
print("-->1行20列<--")
print (one_20)
one_4_5 = one_20.reshape([4, 5])
print("-->4行5列<--")
print (one_4_5)

# 数组的计算
# 比较
res = stus_score > 80
print(res)
res = np.where(stus_score > 80)
print(res)
res = np.where(stus_score > 80,'Yes','No')  # 大于80的重写为Yes，否则为No
print(res)
# 求最大值
print('数组是:\n',stus_score)
# 求每一列的最大值(0表示列)
result = np.amax(stus_score, axis=0)
print("每一列的最大值为:\n",result)
# 求每一行的最大值(1表示列)
result = np.amax(stus_score, axis=1)
print("每一行的最大值为:\n",result)
# 求最小值
# 求每一行的最小值(0表示列)
print("每一列的最小值为:")
result = np.amin(stus_score, axis=0)
print(result)
# 求每一行的最小值(1表示行)
print("每一行的最小值为:")
result = np.amin(stus_score, axis=1)
print(result)
# 求平均值
# 求每一行的平均值(0表示列)
print("每一列的平均值:")
result = np.mean(stus_score, axis=0)
print(result)
# 求每一行的平均值(1表示行)
print("每一行的平均值:")
result = np.mean(stus_score, axis=1)
print(result)
# 求方差
# 求每一行的方差(0表示列)
print("每一列的方差:")
result = np.std(stus_score, axis=0)
print(result)
# 求每一行的方差(1表示行)
print("每一行的方差:")
result = np.std(stus_score, axis=1)
print(result)

# 数组的运算
# 加法
print("加分前:")
print(stus_score)
# 为所第一列成绩都加5分
stus_score[:, 0] = stus_score[:, 0]+5
stus_score_new = stus_score[:, 0]+5
print("加分后:")
print(stus_score)
print('')
print(stus_score_new)
# 乘法
print("减半前:")
print(stus_score)
# 平时成绩减半
stus_score[:, 0] = stus_score[:, 0]*0.5
print("减半后:")
print(stus_score)
# 数组间运算
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([10, 20, 30, 40])
c = a + b
d = a - b
e = a * b
f = a / b
print("a+b为", c)
print("a-b为", d)
print("a*b为", e)
print("a/b为", f)

# np.dot()
# (M行, N列) * (N行, Z列) = (M行, Z列)
# 平时成绩占40% 期末成绩占60%, 计算结果
q = np.array([[0.4], [0.6]])
result = np.dot(stus_score, q)
print("最终结果为:")
print(result)

# 矩阵拼接
# 垂直拼接
print("v1为:")
v1 = [[0, 1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10, 11]]
print(v1)
print("v2为:")
v2 = [[12, 13, 14, 15, 16, 17], [18, 19, 20, 21, 22, 23]]
print(v2)
result = np.vstack((v1, v2))
print("v1和v2垂直拼接的结果为：")
print(result)
# 水平拼接
print("v1为:")
v1 = [[0, 1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10, 11]]
print(v1)
print("v2为:")
v2 = [[12, 13, 14, 15, 16, 17], [18, 19, 20, 21, 22, 23]]
print(v2)
result = np.hstack((v1, v2))
print("v1和v2水平拼接的结果为")
print(result)