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python数组函数制作 python编写数组类( 二 )

IT技术函数


l2=np.random.choice(noh,2,replace=False)
ll=[l1[0],l1[1],l2[0],l2[1]]
print(ll)
l1=np.random.choice(hyper,2,replace=False)
l2=np.random.choice(noh,2,replace=False)
ll=[l2[1],l2[0],l1[0],l1[1]]
print(ll)
菜鸟数据科学入门03 - NumPy 数组基础和基本操作回顾：
NumPy是一个用于科学计算的基础 Python 库（ 安装说明 ） 。它可以让你在 Python 中使用向量和数学矩阵python数组函数制作，以及许多用 C 语言实现的底层函数 。
在 Notebook 中导入 NumPy：
数组是将数据组织成若干个维度的数据块 。
NumPy 的核心是数组（arrays） 。
用array创建数组
在 NumPy 数组中python数组函数制作，数据类型需要一致python数组函数制作 ， 否则，会尝试「向上兼容」，比如生成一个包含浮点数的数组 ， 输出时每个元素都变成了浮点型：
NumPy 还可以用循环生成数组：
用full生成一个 3 行 5 列的数组：
用arange等距填充数组：
（arange 是 Python 内置函数 range 的数组版 ， 返回的是一个 ndarray 而不是 list）
用linspace线性填充数组：
用random生成随机数组：
btw 数组索引从 0 开始
NumPy 中的切片语法： x[start:stop:step]  ， 如果没有赋值，默认值 start=0, stop=size of dimension, step=1 。
(上图最后一个图形，arr[1, :2]应该是(1,2) 一行二列矩阵python数组函数制作？？）
复制数组切片
reshape:
转置（transpose）是重塑（reshape）的一种特殊形式，返回源数据的视图而不进行复制 。
用 concatenate 连接数组：
用vstack 合并到数据行，hstack合并到数据列
拆分数组的函数包括：np.split , np.hsplit, np.vsplit
传递给数组一个与它有关的条件式，然后它就会返回给定条件下为真的值 。
在生成图形时也非常好用：
在程序中用条件式选择了图中不同的点 。蓝色的点（也包含图中的绿点，只是绿点覆盖了蓝点），显示的是值大于零的点 。绿点显示的是值大于 0 小于 Pi / 2 的点 。
当不同 shape 的数组进行运算(按位加/按位减的运算 ， 而不是矩阵乘法的运算)时，(某个维度上)小的数组就会沿着（同一维度上）大的数组自动填充 。广播虽然是一个不错的偷懒办法，但是效率不高、降低运算速度通常也为人诟病 。
广播的原理（viaBroadcast Visualization ）：
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