人工智能基础-Numpy-创建Numpy数组和矩阵

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import numpy as np
np.__version__

array的缺点是没有将数据当做向量或者矩阵，不支持基本运算。

nparr = np.array([i for i in range(10)])
nparr[5] = 100
nparr[5] = "Machine Learning"

查看数据类型

nparr.dtype

对于整型来说赋值浮点数会隐式转换

创建numpy.array的方法

import numpy as np
nparr = np.array([i for i in range(10)])

、

创建0数组

np.zeros(10)

浮点型数组

np.zeros(10, dtype=float)

0矩阵

#浮点型
np.zeros((3, 5))
#整型
np.zeros(shape=(3, 5), dtype=int)

全1数组/矩阵

#浮点型
np.ones(10)
np.ones((3, 5))

自定义数值

np.full((3, 5), 666)
np.full(fill_value=666, shape=(3, 5))

arange

参数 起始值，终止值（不包含），步长

np.arange(0, 20, 2)
np.arange(0, 1, 0.2)

linspace

参数：起始值，终止值（包含），生成个数

randint随机数

参数：起始值，终止值（不包含），生成个数

seed 随机种子

指定随机种子后 生成成的随机数一致

np.random.seed(666)
np.random.randint(0, 10, size=(3, 5))

random 随机浮点数（0~1）

np.random.random((3,5))

normal 正态分布随机数

# 单个随机数
np.random.normal()
# 设置范围
np.random.normal(10, 100)
# 设置范围 和 个数
np.random.normal(0, 1, (3, 5))