python numpy配列とマトリクス演算単純関数機能

import numpy as np
配列の基本生成と使用方法
単位行列eye(m,n)は単位行列を生成します.対角線は1で残りは0です.
narray(object,args.....) 与えられたobjectに基づいて対応する配列を生成するパラメータndim=nを使用すると、nは配列を生成する次元となる.配列はn次元配列
パラメータdtype=[クリックしてデータ型を表示]では、この配列がこのタイプの配列#int 8,int 16,int 32,int 64の4種類のデータ型であれば、文字列'i 1','i 2','i 4','i 8'の代わりに使用できます.
構造化タイプdtype[('age',np.int 8)]類似構造タイプ{
String name,
int8 age,
f4 marks,
}
import numpy as np
student = np.dtype([('name','S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')])
a = np.array([('abc', 21, 50),('xyz', 18, 75)], dtype = student)
print(a)は

[('abc', 21, 50.0), ('xyz', 18, 75.0)]

print a['name']は['abc','xyz']構造体に相当し、これは非常に使いやすい
object.shape(3,2)object配列をパラメータ要求次元の配列に形成する
object.shapeは配列次元情報を返します.間違いなくパラメータは要りません.
object.reshape(2,4,5)object配列をパラメータ要求次元の配列に形成する
 
np.empty([3,4],dtype=int)
3 x 4の配列を生成し、パラメータは初期化されていません.
 

numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')

shapeパラメータは配列形状1,[2,3]類似である.
x = np.zeros(5)デフォルトは浮動小数点数です
 
既存の配列から作成
x=[1,2,3]/x=(1,2,3)配列もメタグループも
np.asarray(x)
 
s='Hello World'文字列ならそのまま
a = np.frombuffer(s, dtype = 'S1')
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