Python draw,

　　将numpy作为np导入

　　numpy.array的常用变量和参数

　　用于存储数据类型的Dtype变量可以在创建数组时同时指定。Shape变量，它存储数组的大小。这个人的值是可变的，只要素数个数不变，就可以任意修改。(-1是自适应的，数量保证不变)reshape方法，创建一个改变了形状的数组，它和原数组是内存共享的，也就是都指向同一块内存。

　　创建数组的方法

　　【Python】查看纯文本NP。Array ([[1，2，3，4]，[4，5，6，7]，[7，8，9，10]]，dtype=np.float) NP。Arange (0，1，0.1) # 0到1数组([0 . 0.25, 0.5, 0.75, 1.]) np.logspace (0，1，5) # start: 0，end 1，元素个数5。数组([10 * * 0。 10 * * 0.25, 10 * * 0.5 5.62341325,10.])s=abcdefgnp.fromstring(s，dtype=np.int8)deffunc2(i，j):return(I 1)*(j 1)np . from function(func 2，(9，9))np.ones((2，2))np.zero((2，2))np.eye(2)#创建2D数组：NP .Arange (0，60，10)。整形(-1，1) NP。Arange (0，6)

　　读出数据

　　通过下标范围获取数据：与python列表对象操作一致。不同之处在于，通过该方法获得的数组是与原始数组共享的内存。

　　通过一个整数序列得到一个新数组：例x[ [3，2，3，2]]，产生一个新数组，内存不共享。使用布尔数组获取数据：example x [np.array ([true，false，True，false，false])]或x[x0.5]，返回True对应的数字。示例：[Python]view plain copy x=NP . arange(10)y=x[:-1]x array([0，1，2，3，4，5，6，7，8，9]) Yarray ([9，8，7，6，5，5]100)Yarray([100，8，7，6，5，4，3，2，1，0])x[0]=99xarray([99，1，2，3，4，5，6，

　　展开数组np.vstack((a，b)):增加行数，将b的数据追加到a的底部，上下连接。Np.hstack((a，b)):增加列数，左右连接a，b。【python】view plain copy a=NP . ones((3，3))b=np.eye(3)aarray([[1。1.1.],[1.1.1.],[1.1.1.]])barray([[1。0.0.],[0.1.0.],[0.0. 1.]])b*=2barray([[2。0.0.],[0.2.0.],[0.0.2.]])np.vstack((a，b))数组([[1。1.1.],[1.1.1.],[1.1.1.],[2.0.0.],[0.2.0.],[0.0. 2.]])np.hstack((a，b))数组([[1 .1.1.2.0.0.],[1.1.1.0.2.0.],[1.1.1.0.0.2.]])

　　Ufunc操作

　　Ufunc是通用函数的缩写。它是一个可以对数组中的每个元素进行操作的函数。NumPy内置的很多ufunc函数都是用C语言级别实现的，所以计算速度非常快。

　　【python】查看plain copy np.sin(x，x)np.add(a，b)~a bnp.subtract(a，b)~a-bnp.multiply(a，b)~ a * b divide ~ a/bfloordivide ~ a//b negative ~-a power ~ a * * br mainder ~ a % b

　　注意：复杂运算时，中间步骤会有临时变量，会减慢运算速度。例如[python] view plain copy x=a*b c

　　相当于[python]view plain copy t=a * bx=t cdelt

　　所以可以手动优化。

　　[python]查看纯文本x=a*bx=c

　　二维数组到一维[html]视图普通复制一个数组([[1，2，3，4]，[4，5，6，7]，[7，8，9，10]]) A. Ravel()数组([1，2，3，4，4，5，)

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