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numpy(2)
目录
numpy的数组
中比较重要的ndarray对象属性有：
- ndarray.ndim 秩，即轴的数量或维度的数量
- ndarray.shape 数组的维度，对于矩阵，n行m列
- ndarray.size 数组元素的总个数，相当于.shape中n*m的值
- ndarray.dtype ndarray对象的元素类型
- ndarray.itemsize ndarray对象中每个元素的大小，以字节为单位
reshape调整维度
resize调整维度
numpy.resize(a,new_shape) 如果新数组大于原始数组，则新数组将填充a的重复副本
注意：此行为与a.resize(new_shape)不同，后者用零而不是重复的a填充
numpy切片与索引
一维数组
ndarray[start: stop: step]
ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问或修改，与python中list的切片操作一样
二维数组
ndarray[ ] [ ]（获取一个元素，前面的[]是对行的操作，后面的[]是对列的操作） 或 ndarray[start: stop: step, start: stop: step]（整行整列的进行提取）
切片还可以使用省略号“...”，如果在行位置使用省略号，那么返回值将包含所有行元素，反之，则包含所有列元素
整数数组索引
练习题
广播机制
广播是numpy对不同形状的数组进行数值计算的方式，对数组的算术运算通常在相应的元素上进行这种机制的核心就是对形状较小的数组，在横向或纵向上进行一定次数的重复，使其与形状较大的数组拥有相同的维度
求平均值mean()
中位数 median()
标准差std()
最大值&最小值
加权平均值
数据类型
结构化数据类型
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- 原文地址：https://blog.csdn.net/wxxxx_xx/article/details/126682013