numpy函数：全面解析及深入应用

使用numpy.array()函数创建数组。

import numpy as np

# 创建一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr1)

# 创建二维数组
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr2)

# 创建全0/1数组
arr_zeros = np.zeros((2, 3))
print(arr_zeros)

arr_ones = np.ones((2, 3))
print(arr_ones)

# 创建指定范围内的数组
arr_range = np.arange(0, 10, 2)
print(arr_range)

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使用索引访问数组元素。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr[0])
print(arr[2:4])

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使用布尔索引来选择满足条件的元素。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr[arr > 3])

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数组的基本运算。

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

# 加法
print(arr1 + arr2)

# 减法
print(arr1 - arr2)

# 乘法
print(arr1 * arr2)

# 除法
print(arr1 / arr2)

# 矩阵乘法
print(np.dot(arr1, arr2))

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数组的聚合运算。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 求和
print(np.sum(arr))

# 求最大值
print(np.max(arr))

# 求最小值
print(np.min(arr))

# 求平均值
print(np.mean(arr))

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使用reshape()函数改变数组的形状。

import numpy as np

arr = np.arange(10)
print(arr)

reshaped_arr = arr.reshape((2, 5))
print(reshaped_arr)

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使用flatten()函数将多维数组转化为一维数组。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)

flatten_arr = arr.flatten()
print(flatten_arr)

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