我们先来了解一下NumPy支持的数据类型，Python本身支持的数值类型有int（整型，Python2中存在long长整型）、float（浮点数）、bool（布尔型）和complex（复数型） 　　 类型 解释 bool ...

在numpy中，数组除了可以被整数索引，还可以被数组索引． a[b]就是已数组b的元素为索引，读取数组a的值． 当被索引数组a是一维数组，b是一维或则多维数组时，结果维度维度与索引数组b相同。 当被索引数组a是多维数组，b是一维或则多维数组时，每一个唯一的索引 ...

1.numpy.random.rand() 　　创建指定大小的随机数组，取值范围[0,1) 　　或 2.numpy.random.randn() 　　创建指定大小的数组，取值范围为标准正态分布 3.numpy ...

NumPy - 数组操作 NumPy包中有几个例程用于处理ndarray对象中的元素。 它们可以分为以下类型： 修改形状 序号 形状及描述 1. reshape 不改变数据的条件下修改形状 2. ...

创建数组 创建ndarray 创建数组最简单的方法就是使用array函数。它接收一切序列型的对象（包括其他数组），然后产生一个新的含有传入数据的Numpy数组。 array函数创建数组 import numpy as np ndarray1 = np.array ...

一、数组属性 维度：.ndim，返回当前数组维度 类型：.dtype，返回数组内元素的数据类型，注：numpy定义的数组数据类型是统一，不能多类型混合 形状：.shape，返回数据形状，数组每层中的元素个数 元素总数：.size，返回数组中元素总个数 字节大小 ...

目录：1.掌握NumPy数组对象ndaray 1.1 创建数组对象 1.1.1 数组属性 1.2 生成随机数 1.3 通过索引访问数组 1.4 变换数组的形态 1.掌握NumPy数组对象ndaray 　　1.1 创建数组对象 　　　　1.1.1 数组属性 数组的属性及其说明 ...

数组的创建 import numpy as np arr1 = np.array([3,10,8,7,34,11,28,72]) arr2 = np.array(((8.5,6,4.1,2,0.7),(1.5,3,5.4,7.3,9), 　　　　　　 (3.2,3,3.8,3,3 ...