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Python numpy模組常用方法

阿新 • • 發佈：2018-11-04

Python numpy模組常用方法

文章轉載自：https://www.zybuluo.com/Frankchen/note/338294

python

建立矩陣（採用ndarray物件）

對於python中的numpy模組，一般用其提供的ndarray物件。 
建立一個ndarray物件很簡單，只要將一個list作為引數即可。 
例如


 
    
  
  1. import numpy as np #引入numpy庫
    2. 
  
    3. 
  
  3. #建立一維的narray物件
    4. 
  
  4. a = np.array([1,2,3,4,5])
    5. 
  
    6. 
  
  6. #建立二維的narray物件
    7. 
  
  7. a2 = np.array
     
    ([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
    8. 
  
    9. 
  
  9. #建立多維物件以其類推
    10. 
 

 
 
獲取矩陣行數列數（二維情況）

 
習慣了採用matlab進行數模的程式設計，要對矩陣進行遍歷時，一般先獲取矩陣的行數和列數。要獲取narray物件的各維的長度，可以通過narray物件的shape屬性

 
 

 
    
  
  1. import numpy as np
    2. 
  
  2. a = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
    3. 
  
    4. 
  
  4. print(a.shape) #結果返回一個tuple元組 (2L, 5L)
    5. 
  
  5. print(a.shape[0]) #獲得行數，返回 2
    6. 
  
  6. print
     
    (a.shape[1]) #獲得列數，返回 5
    7. 
 

 
 
矩陣的擷取

 
 
按行列擷取

 
矩陣的擷取和list相同，可以通過[]（方括號）來擷取

 
 

 
    
  
  1. import numpy as np
    2. 
  
  2. a = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
    3. 
  
    4. 
  
  4. print(a[0:1]) #擷取第一行,返回 [[1 2 3 4 5]]
    5. 
  
  5. print(a[1,2:5]) #擷取第二行，第三、四列，返回 [8 9]
    6. 
  
    7. 
  
  7. print(a[1,:]) #擷取第二行,返回 [ 6 7 8 9 10]
    8. 
 

 
 
按條件擷取

 
按條件擷取其實是在[]（方括號）中傳入自身的布林語句 
例如
 

 
 

 
    
  
  1. import numpy as np
    2. 
  
    3. 
  
  3. a = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
    4. 
  
  4. b = a[a>6] # 擷取矩陣a中大於6的元素，範圍的是一維陣列
    5. 
  
  5. print(b) # 返回 [ 7 8 9 10]
    6. 
  
    7. 
  
  7. # 其實布林語句首先生成一個布林矩陣，將布林矩陣傳入[]（方括號）實現擷取
    8. 
  
  8. print(a>6) 
    9. 
  
  9. # 返回
    10. 
  
  10. [[False False False False False]
    11. 
  
  11.  [False True True True True]]
    12. 
 

 
按條件擷取應用較多的是對矩陣中滿足一定條件的元素變成特定的值。 
例如將矩陣中大於6的元素變成0。

 
 

 
    
  
  1. import numpy as np
    2. 
  
    3. 
  
  3. a = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
    4. 
  
  4. print(a)
    5. 
  
  5. #開始矩陣為
    6. 
  
  6. [[ 1 2 3 4 5]
    7. 
  
  7.  [ 6 7 8 9 10]]
    8. 
  
    9. 
  
  9. a[a>6] = 0
    10. 
  
  10. print(a)
    11. 
  
  11. #大於6清零後矩陣為
    12. 
  
  12. [[1 2 3 4 5]
    13. 
  
  13.  [6 0 0 0 0]]
    14. 
 

 
 
矩陣的合併

 
矩陣的合併可以通過numpy中的hstack方法和vstack方法實現

 
 

 
    
  
  1. import numpy as np
    2. 
  
    3. 
  
  3. a1 = np.array([[1,2],[3,4]])
    4. 
  
  4. a2 = np.array([[5,6],[7,8]])
    5. 
  
    6. 
  
  6. #!注意 引數傳入時要以列表list或元組tuple的形式傳入
    7. 
  
  7. print(np.hstack([a1,a2])) 
    8. 
  
  8. #橫向合併，返回結果如下 
    9. 
  
  9. [[1 2 5 6]
    10. 
  
  10.  [3 4 7 8]]
    11. 
  
    12. 
  
  12. print(np.vstack((a1,a2)))
    13. 
  
  13. #縱向合併，返回結果如下
    14. 
  
  14. [[1 2]
    15. 
  
  15.  [3 4]
    16. 
  
  16.  [5 6]
    17. 
  
  17.  [7 8]]
    18. 
 

 
矩陣的合併也可以通過concatenatef方法。 
np.concatenate( (a1,a2), axis=0 ) 等價於 np.vstack( (a1,a2) )

 
np.concatenate( (a1,a2), axis=1 ) 等價於 np.hstack( (a1,a2) )

 
 
通過函式建立矩陣

 
numpy模組中自帶了一些建立ndarray物件的函式，可以很方便的建立常用的或有規律的矩陣。

 
 

 
    
  
  1. import numpy as np
    2. 
  
    3. 
  
  3. a = np.arange(10) # 預設從0開始到10（不包括10），步長為1
    4. 
  
  4. print(a) # 返回 [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
    5. 
  
    6. 
  
  6. a1 = np.arange(5,10) # 從5開始到10（不包括10），步長為1
    7. 
  
  7. print(a1) # 返回 [5 6 7 8 9]
    8. 
  
    9. 
  
  9. a2 = np.arange(5,20,2) # 從5開始到20（不包括20），步長為2
    10. 
  
  10. print(a2) # 返回 [ 5 7 9 11 13 15 17 19]
    11. 
 

 
 
linspace

 
linspace()和matlab的linspace很類似，用於建立指定數量等間隔的序列，實際生成一個等差數列。

 
 

 
    
  
  1. import numpy as np
    2. 
  
    3. 
  
  3. a = np.linspace(0,10,7) # 生成首位是0，末位是10，含7個數的等差數列
    4. 
  
  4. print(a) 
    5. 
  
  5. # 結果 
    6. 
  
  6. [ 0. 1.66666667 3.33333333 5. 6.66666667 8.33333333 10. ]
    7. 
 

 
 
logspace

 
linspace用於生成等差數列，而logspace用於生成等比數列。 
下面的例子用於生成首位是100，末位是102，含5個數的等比數列。

 
 
            
  

           

              
              

            

            
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python列表(list)常用方法整理

     
 內容   翻轉   error   刪除   列表   參數   list   res   ==   1.append(obj)   向列表中添加一個對象obj
2.count(obj) 返回一個對象obj在列表中出現的次數.
3.extend(seq) 把序列seq的內容添加到列表中。
4.index(ob 



  
 

    


    
    
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 posix   one   獲得   常用   chdir   mac   絕對路徑   itext   文件大小   Python的標準庫中的os模塊包含普遍的操作系統功能。如果你希望你的程序能夠與平臺無關的話，這個模塊是尤為重要的。即它允許一個程序在編寫後不需要任何改動，也不會發生任何問題，就可以在Lin