数组是python数据类型,python数组包含数组
Python学习的数组类型1:
Numpy向量和矩阵：
1.创建:向量和矩阵由数组函数创建。不同的是，vector是v=array([(“逗号分隔元素”))。
是矩阵m=array([])。注意，矩阵是两个括号。
Vector可以进行基本的线性代数运算，如标量乘/除、线性组合、love books、标量积等。
2.访问数组项:向量索引和切片类似于字符串和列表。
通过索引访问矩阵(数组项)需要两个索引。这些索引包含在对方的一个帧号中。例如，m [2:4，1:4]表示行和列切片。
一些切片原则：
Matrix [index，index]获取维数为0的标量。
Matrix [index，slice]或[slice，index]获得维数为1的向量。
Matrix [slice，slice]得到一个维数为2的矩阵。
使用切片修改(替换)矩阵中的元素、行和整个子矩阵。
3.数组构造函数:-一些构建数组的命令可以生成特殊的矩阵。
v=数组([3.5 .8。] ) )。
)I=diag(v，0) #diag(v) v，k)的结果是向量v的n次对角方阵，初始k列中所有元素为零。
我是印刷品(一)
(Zeros))、2、3))鸵鸟t)向量、矩阵或高阶鸵鸟)函数ndim总是给出等于其形状长度的维数。
是打印(t)
使用print(ndim(t) # array属性T.ndim或函数numpy.nidm来检索数组的维数。
获取print(shape(t)) array属性：形状数组的维度。例如，)2，3)表示2行3列的矩阵。
印刷(透镜)形状))
生成一个2行3列的矩阵，用1填充。
是印刷品(一)
)t=随机。rand (3，3) random。rand) n，m)生成一个n行m列的矩阵，由均匀分布在)0，1)中的随机数组成。
是打印(t)
A=arange(3) arange)返回一个向量，其元素是前n个整数。
是印刷品(一)
V=linspace (1，2，4) linspace) A，B，N)生成一个由均匀分布在A和B之间的N个点组成的向量。
打印(v)是
生成I=单位(n)阶n的单位矩阵
访问和修改数组形状：通过整形函数或数组属性shape进行访问。
数组的形状是元组，例如，n*m矩阵的形状是元组(n，m)
Matrix:返回shape(a) # matrix的形式(n，m)。
Vector: shape(v) # returns (n，)。注意：向量形状是一个包含向量长度n的一元元组。
修改阵列形状：提供阵列的新视图，而不复制数据。
建模：以shape()函数为例：
v=数组([ 0，1，2，3，4，5 ]
m=v. reshape (2，3) # reshape)函数提供数组的新视图，而无需复制数据。
将向量V设置为2行3列的矩阵
我是print(m)
Print (shape (m)) Return (2，3)
m [ 0，0 ]=10
Print(v) # v=[ 10，1，2，3，4，5]当前的v(0)是10注意：如果你改变M中M的一个元素，它就是v。
#中相应的元素会自动改变。
v=数组([ 1，2，3，4，5，6，7，8 ]
m=v . shape(2，-1) #只指定一个形状也很方便。它还允许python乘以原始形状来确定其他形状参数。
通过设置# freeform参数-1。
Print(shape(m))返回)2，4)一个2行4列的矩阵
我是print(m)
m=v . shape(-1，2)).
Print(shape) m) #返回形状的矩阵)4，2)
我是print(m)
m=v . shape(3，-1))如果您尝试排列未与第一次遇到的形状值相乘的形状，将会返回错误。
打印(形状(m))
转置矩阵的转置不同于向量。比如：a=数组([1.2。], [3.4.]).
B=A.T #转置矩阵通过matrix切换矩阵的两个形状元素。T，也就是(A.T)。
是印刷品(一)
打印(b)是
a [ 1，1 ]=5 .
Print (B [1，1]) #返回到5
注意：v.T返回相同的向量
v=数组([1.2 .3。])转位向量是通过-vector实现的。重塑。
打印(视频)。
打印的行向量(v . shape(1，-1)) v
print(v . shape(-1，1))返回v的列向量。
重叠：
串联(重叠方法
a1=数组([1.2 .3。],[4.5 .6.] ) )。
a2=数组([0.1 .3。],[7.8 .9.] ) ) )。
A=concatenate((a1，a2)，axis=1) # Concatenate)，a1，a2，(axis=0/1)。
Print(a) #假设使用了一对匹配的子矩阵，如果axis=0，则子矩阵垂直重叠。如果axis=1，则子矩阵水平重叠。
假设有一个#长度为2n的向量，对偶数分量的向量进行偶数置换。
v=数组([ 0，1，2，3，4，5，6，7，8，9 ]
defsymp(v):
n=len(v )/2
return stack([v[-n:]，-v[:n]]))
交换打印向量的前半部分和后半部分(symp) v) #符号改变。
郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。