[日更挑战-第十八弹]python-numpy初识

今天带来的是python的一个第三方库 numpy。

numpy 经常是和 matplotlib 结合使用的，适用于数值计算，是一个强大的python的第三方库。

使用工具：numpy、random

环境准备：

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1. 搭建python开发环境
2. 在cmd下，执行下面的命令

pip install numpy
pip install random

源码讲解环节

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好的，下面就是喜闻乐见的源码讲解环节了（´◔౪◔）

# 针对数值计算

# 使用numpy生成数组，得到ndarray数组类型
ti = np.array([1, 2, 3])
print(ti)
print(type(ti))

t2 = np.array(range(4, 10, 2))
print(t2)
t3 = np.arange(12)
print(t3)

print(t3.dtype) #这里会返回int32 是因为我的python环境为32位

t4 = np.array(range(1, 4), dtype=float)
print(t4)
print(t4.dtype)

# numpy中的bool类型
t5 = np.array([1,1,0,1,0,0],dtype=bool)
print(t5)
print(t5.dtype)

# 调整数据类型
t6 = t5.astype("int8")
print(t6)
print(t6.dtype)

# numpy中的小数
t7 = np.array([random.random() for i in range(10)])
print(t7)
print(t7.dtype)

# 保留小数位数
t8 = np.round(t7, 2)
print(t8)

# 数组的形状

# reshape改变数组的维度与列数
t9 = t8.reshape((2,5))
print(t9)
# flatten返回数组的一维数组
t10 = t9.flatten()
print(t10)

效果展示

t1:
[1 2 3]
<class 'numpy.ndarray'>
t2:
[4 6 8]
t3:
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]
int32
t4:
[1. 2. 3.]
float64
t5:
[ True True False True False False]
bool
t6:
[1 1 0 1 0 0]
int8
t7:
[0.54039645 0.93326777 0.1655618 0.96470141 0.92269741 0.91081824
0.74689143 0.15846355 0.16398731 0.78063137]
float64
t8:
[0.54 0.93 0.17 0.96 0.92 0.91 0.75 0.16 0.16 0.78]
t9:
[[0.54 0.93 0.17 0.96 0.92]
[0.91 0.75 0.16 0.16 0.78]]
t10:
[0.54 0.93 0.17 0.96 0.92 0.91 0.75 0.16 0.16 0.78]

那么本次的分享就到这里了，喜欢的话麻烦点赞关注一下；不喜欢的话可以去看下小编的其他文章，肯定有喜欢的；都不喜欢的话可以点个关注，万一以后有喜欢的呢(๑•̀ㅂ•́)و✧

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