使用pythonnumpy
㈠ python怎么使用numpy
用
import numpy
导入numpy库啊
之后就看你有什么需求进行操作了
㈡ 如何用python numpy产生一个正太分布随机数的向量或者矩阵
高斯分布是从负无穷到正无穷的.能限制住就不是高斯分布了.
或者你做个近似的,函数生成的数值如果不在[0,1],就重新随机一次
㈢ Python基础 numpy中的常见函数有哪些
有些Python小白对numpy中的常见函数不太了解，今天小编就整理出来分享给大家。
Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。
数组常用函数
1.where()按条件返回数组的索引值
2.take(a,index)从数组a中按照索引index取值
3.linspace(a,b,N)返回一个在(a,b)范围内均匀分布的数组，元素个数为N个
4.a.fill()将数组的所有元素以指定的值填充
5.diff(a)返回数组a相邻元素的差值构成的数组
6.sign(a)返回数组a的每个元素的正负符号
7.piecewise(a,[condlist],[funclist])数组a根据布尔型条件condlist返回对应元素结果
8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引
改变数组维度
a.ravel(),a.flatten():将数组a展平成一维数组
a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):将数组a转换成m*n维数组
a.transpose,a.T转置数组a
数组组合
1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)将数组a,b沿水平方向组合
2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)将数组a,b沿竖直方向组合
3.row_stack((a,b))将数组a,b按行方向组合
4.column_stack((a,b))将数组a,b按列方向组合
数组分割
1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)将数组a沿垂直方向分割成n个数组
2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)将数组a沿水平方向分割成n个数组
数组修剪和压缩
1.a.clip(m,n)设置数组a的范围为(m,n),数组中大于n的元素设定为n,小于m的元素设定为m
2.a.compress()返回根据给定条件筛选后的数组
数组属性
1.a.dtype数组a的数据类型
2.a.shape数组a的维度
3.a.ndim数组a的维数
4.a.size数组a所含元素的总个数
5.a.itemsize数组a的元素在内存中所占的字节数
6.a.nbytes整个数组a所占的内存空间7.a.astype(int)转换a数组的类型为int型
数组计算
1.average(a,weights=v)对数组a以权重v进行加权平均
2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)数组a的均值、最大值、最小值、中位数、方差、标准差
3.a.prod()数组a的所有元素的乘积
4.a.cumprod()数组a的元素的累积乘积
5.cov(a,b),corrcoef(a,b)数组a和b的协方差、相关系数
6.a.diagonal()查看矩阵a对角线上的元素7.a.trace()计算矩阵a的迹，即对角线元素之和
以上就是numpy中的常见函数。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。
㈣ python怎么用numpy模块
import numpy as np
x = 1.0
y = np.sin(x)
print(x, y)
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(A)
㈤ 用python的numpy创建一个矩阵
使用numpy创建矩阵有2种方法，一种是使用numpy库的matrix直接创建，另一种则是使用array来创建。首先加载numpy库，然后分别用上面说的2种方法来分别构建一个4×3的矩阵，如图
[1]在高等数学或者线性代数等已经学过了当后面的矩阵的行数等于前面矩阵的列数时，2个矩阵才可以相乘
[2]Hadamard指的是2个m×n的矩阵相乘，结果仍然是m×n的矩阵，结果为对应元素的乘积
[3]单位矩阵是特殊的对角矩阵，零（1）矩阵是指元素全部是0（1）的矩阵
[4]矩阵的第一行是从0开始编号的，python中的各种编号基本上都是从0开始的
注意事项
㈥ python numpy是什么库
NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy内部解除了CPython的GIL（全局解释器锁），运行效率极好，是大量机器学习框架的基础库！
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NumPy的全名为Numeric Python，是一个开源的Python科学计算库，它包括：
·一个强大的N维数组对象ndrray；
·比较成熟的（广播）函数库；
·用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；
·实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。
NumPy的优点：
·对于同样的数值计算任务，使用NumPy要比直接编写Python代码便捷得多；
·NumPy中的数组的存储效率和输入输出性能均远远优于Python中等价的基本数据结构，且其能够提升的性能是与数组中的元素成比例的；
·NumPy的大部分代码都是用C语言写的，其底层算法在设计时就有着优异的性能，这使得NumPy比纯Python代码高效得多。
当然，NumPy也有其不足之处，由于NumPy使用内存映射文件以达到最优的数据读写性能，而内存的大小限制了其对TB级大文件的处理；此外，NumPy数组的通用性不及Python提供的list容器。因此，在科学计算之外的领域，NumPy的优势也就不那么明显。
㈦ python怎样引用numpy
numpy是python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，一般与scipy、matplotlib一起使用。
导入numpy的范例如下:
>>>import numpy as np
>>>print np.version.version
1.6.2
㈧ python numpy有什么用
NumPyis the fundamental package for scientific computing withPython。就是科学计算包。
a powerful N-dimensional array object
sophisticated (broadcasting) functions
tools for integrating C/C++ and Fortran code
useful linear algebra, Fourier transform, and random number capabilities
一个用python实现的科学计算包。包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。
NumPy系统是Python的一种开源的数字扩展。这种工具可用来存储和处理矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。
㈨ 如何用python numpy产生一个正态分布随机数的向量或者矩阵
importnumpyasnp
x=np.random.randn(4,5)#生成一个4*5的服从正态分布(0,1)的数组
print(x)
结果:
array([[1.49880806,0.49802583,-0.73570234,0.6838595,-1.07146133],
[-0.80834618,0.28833047,0.6492072,-1.23454671,-0.42839883],
[0.75936243,-0.67680322,1.06767814,-0.11232622,-0.62300974],
[-1.66010364,-0.60023795,0.35930247,-0.5079359,0.21811627]])