numpy 的必須會的操作(一）

導入numpy

<code>import numpy as np/<code>

數組的新建(arange 和 array）

<code>a = np.array([1,2,3])  # 創建數組，傳入的是列表參數
b = np.arange(0, 10, 1) # 相當於python 的range/<code>

linspace 和logspace 用法

<code>a = np.linspace(0,10,10#個數)   #0到9
b = np.logsoace(0,10,10  #可以用base=2改變底數)  # 10^0 和 10^10/<code>

shape 和 reshape

• 注意reshape（1，-1）和reshape（-1，1）的區別

<code>a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
a.reshape(1,-1)
a.reshape(-1,1)
a/<code>

<code>array([[1, 2, 3, 4, 5, 6]])
array([[1],
       [2],
       [3],
       [4],
       [5],
       [6]])
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])/<code>

數據的切片和選取

數組的布爾值的運用

• ~ 反
• & 並
• | 或

思考題

現在我們新建一個數組 a， 如下所示， 請取出其中 元素值大於1000且小於2000 的所有元素 並改為0,其他為1

<code>a = np.arange(0,3000,5)/<code>

<code>a[(a>1000)&(a<2000)] = 0
a[~((a>1000)&(a<2000))] = 1/<code>

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關鍵字: 數組 Python