day7-numpy基础学习

1、在jupyter notebook中要想支持多行输出需要加入一下两行代码：

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell 
InteractiveShell.ast_node_interactivity = 'all' #默认为'last'
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2、Windows环境下中文的正常显示：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] 
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3、ndarry介绍

• n代表多个
• d代表dimension维度
• array代表数组

4、a = np.array([80,89,86,67,79])，转换为列表：a.tolist()

5、ndarry的运算效率比python原生的list要高

6、ndarray属性，

• shape(行，列)
• size(数组中元素个数)
• dtype(数据类型)
• itemsize(每个元素的字节数)

7、常用数组的生成

• 生成全0的数组 np.zeros((3,3))
• 生成全1的数组 np.ones((3,3))
• 生成随机数组 np.random.random((3,3))
• 生成均匀分布数组，np.random.uniform(-1,1,(5,3))
• 生成正态分布数组，np.random.randn(5,2)
• 生成数组然后打散，np.random.permutation(np.arange(10))

8、随机数种子

import numpy as np
 nrg = np.random.RandomState(0)
 nrg.randn(5,2)  
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加了随机种子以后，每次随机的产生的数组就是一样的了,也就是说，只要种子一样，无论在那台电脑里生成的数据都一样。一般情况下是为了复现代码。

​9、数组的切片操作（假设数组是scores）

• 取第一行的前三列数据，scores[0, :3]
• 取第三列数据，scores[:,3]
• 取第一行数据，scores[0]或scores[0,:]
• 取第二、四、七行数据，scores[[1,3,6]]
• 取值大于5的数据，scores[scores>5]

10、形状改变

• reshape不改变数组本身的形状，-1的用法：若维度写成-1，则维度将自行计算
• resize会改变数组本身的形状
• transpose数组的转置
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