python3 numpy 筆記。私人__python

非專業，個人觀看movan_python中numpy的筆記

https://morvanzhou.github.io/

可能有多出不嚴謹地方，謹慎觀看。

解釋：全文中的Array都表示輸入的矩陣

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numpy屬性

numpy數組的屬性主要有維度(ndim)/行數和列數(shape)/元素個數(size)

如何建立一個數組：

    A=np.array([Array],[Array])    #建立一個二維數組

指定建立數組的資料類型

    A=np.array([Array],dtype=np.int)  #指定A為int，除此之外有int32/float/float32

建立0矩陣

    A=np.zeros((row_num,column_num)) #row_num為行數，column為列數

arange和linspace

    A=np.arange(起點,終點,步長) #不包含終點

例子：print(np.arange(1,10,1))

>>[1,2,3,4,5,6,7,8,9]

    A=np.linspace(起點,終點，個數)#包含終點，即得出的數列第一個是起點，最後一個是終點。中間有個數-2個數

例子：print(np.linspace(1,10,9))

>>[1, 2.125,3.25,4.375,5.5,6.625,7.75,8.875,10]

小Tips:

    reshape可以簡化建立矩陣的過程。

例子：建立一個三行四列的矩陣

A=np.linsapce(1,10,9).reshape((3,3))

print(A)

>> [ 1    2.125  3.25 ]
 [ 4.375  5.5    6.625]
 [ 7.75   8.875 10]]

----矩陣的計算

若A，B是1*4的矩陣。

A*B；A+B；A-B；都代表各個元素的相乘/相加/相減

A**2表示各個元素平方

矩陣乘法的兩種表達方法：其一 np.dot(A,B);其二 A.dot(B)

求矩陣所有元素之和：np.sum(A)

求矩陣按行axis=1或按列axis=0求和：np.sum(A,axis=1)

求矩陣的最大值：np.max(A);按行按列如上。

求矩陣的最小值：np.min(A)；按行按列如上。