numpy基本操作
    numpy是Python中的一个重要的科学计算包，其提供了许多强大的数学工具和函数，使得Python能够更加方便地用于科学计算和数据处理。本文将介绍numpy基本操作，包括创建数组、索引、切片、运算等。
    1. 创建数组
    使用numpy的array函数可以创建numpy数组，例如：
    import numpy as np
    a = np.array([1, 2, 3]) # 一维数组
    b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 二维数组
    c = np.zeros((2, 3)) # 创建一个2行3列的全0数组
    d = np.ones((2, 3)) # 创建一个2行3列的全1数组
    e = np.random.rand(2, 3) # 创建一个2行3列的随机数数组
    2. 索引和切片
    numpy的数组可以像列表一样进行索引和切片，例如：
numpy库不具有的功能有    a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
    print(a[0]) # 输出1
    print(a[1:3]) # 输出[2, 3]
    b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
    print(b[0, 1]) # 输出2
    print(b[:, 1]) # 输出[2, 5, 8]
    print(b[1:, :2]) # 输出[[4, 5], [7, 8]]
    3. 运算
    numpy支持许多数学运算，包括加减乘除、矩阵乘法、指数函数、对数函数等，例如：
    a = np.array([1, 2, 3])
    b = np.array([4, 5, 6])
    print(a + b) # 输出[5, 7, 9]
    print(a * b) # 输出[4, 10, 18]
    c = np.array([[1, 2], [3, 4]])
    d = np.array([[5, 6], [7, 8]])
    print(np.dot(c, d)) # 输出[[19, 22], [43, 50]]
    p(a)) # 输出[2.71828183, 7.3890561, 20.08553692]
    print(np.log(b)) # 输出[1.38629436, 1.60943791, 1.79175947]
    以上就是numpy的基本操作，希望能对大家有所帮助。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。