numpy学习，为后续机器学习铺垫
#!/usr/bin/python
#coding=utf-8
#__author__='dahu'
#
from numpy import *
import numpy as np a = np.arange(12).reshape(2, 2, 3) # 2个2行3列的数组
print a, type(a) # ndarray
print a.shape ,'3行5列'
print a.ndim ,'轴的个数'
print a.size ,'总个数'
print a.dtype ,'每个元素的类型'
a = array(range(5)) # 创建数组
print a, type(a), 'array是工厂函数，生成数组'
b = array(tuple(range(5)))
# print b, type(b)
print linspace(1, 2, 11) ,'[start,stop],还有一个是数量'
print arange(1, 2, 0.1) , '类似range，不过可以搞浮点数'
fl = array(linspace(1, 2, 11))
print fl.dtype ,'用linspace生成浮点数组，查看每个元素类型，正确。'
c = array(zip(range(5), range(10, 15), range(20, 25)))
print c,'配合zip生成数组，纵向的'
d = array((range(5), range(10, 15), range(20, 25)))
print d,'横向的生成数组'
# print zeros((3,4)) #全0数组
# print ones((3,4)) #全1数组
print empty((3, 4)) # 函数 empty 创建一个内容随机并且依赖与内存状态的数组，这个没怎么明白 #打印数组
''' 打印规则:
最后的轴从左到右打印
次后的轴从顶向下打印
剩下的轴从顶向下打印，每个切片通过一个空行与下一个隔开
'''
print np.arange(6),'1维'
print np.arange(12).reshape(4,3),'2维'
print np.arange(24).reshape(2,3,4),'3维' # np.set_printoptions(threshold='nan') #强制打印整个数组
print arange(10000).reshape(100,100),'数组太大,省略中间部分只打印角落' #基本运算
print np.arange(10,15)-np.arange(5),'数组减法,按元素运算'
print np.arange(5)**2
print np.arange(5)*np.arange(10,15),'数组相乘,对应元素相乘'
a=np.arange(12).reshape(3,4)
a+=1
print a,'操作+=,*=也是针对每个元素来操作的'
print np.fromfunction(lambda x,y:x*y,(3,4)),'也算是构造数组,由函数生成'
# print a,a.shape
# a=a.reshape(2,2,3)
# print a
for ele in a.flat:
print ele, #对每个数组元素进行迭代,多维也可以
c=[ele for ele in a.flat]
print np.array(c).reshape(3,4) ,'迭代完了再转换成数组,不耽误'
e= np.floor(10*np.random.random((2,12))) #floor取整数位
print e
print np.hsplit(e,4),'纵向切'
print np.vsplit(e,2),'横向切'
/usr/bin/python2. /home/dahu/Homework/GMM的EM算法实现/numpy练习.py
[[[ ]
[ ]] [[ ]
[ ]]] <type 'numpy.ndarray'>
(, , ) 3行5列
轴的个数
总个数
int64 每个元素的类型
[ ] <type 'numpy.ndarray'> array是工厂函数，生成数组
[ . 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 . ] [start,stop],还有一个是数量
[ . 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9] 类似range，不过可以搞浮点数
float64 用linspace生成浮点数组，查看每个元素类型，正确。
[[ ]
[ ]
[ ]
[ ]
[ ]] 配合zip生成数组，纵向的
[[ ]
[ ]
[ ]] 横向的生成数组
[[ 0.00000000e+000 4.94065646e-324 9.88131292e-324 1.48219694e-323]
[ 1.97626258e-323 2.47032823e-323 2.96439388e-323 3.45845952e-323]
[ 3.95252517e-323 4.44659081e-323 4.94065646e-323 5.43472210e-323]]
[ ] 1维
[[ ]
[ ]
[ ]
[ ]] 2维
[[[ ]
[ ]
[ ]] [[ ]
[ ]
[ ]]] 3维
[[ ..., ]
[ ..., ]
[ ..., ]
...,
[ ..., ]
[ ..., ]
[ ..., ]] 数组太大,省略中间部分只打印角落
[ ] 数组减法,按元素运算
[ ]
[ ] 数组相乘,对应元素相乘
[[ ]
[ ]
[ ]] 操作+=,*=也是针对每个元素来操作的
[[ . . . .]
[ . . . .]
[ . . . .]] 也算是构造数组,由函数生成
[[ ]
[ ]
[ ]] 迭代完了再转换成数组,不耽误
[[ . . . . . . . . . . . .]
[ . . . . . . . . . . . .]]
[array([[ ., ., .],
[ ., ., .]]), array([[ ., ., .],
[ ., ., .]]), array([[ ., ., .],
[ ., ., .]]), array([[ ., ., .],
[ ., ., .]])] 纵向切
[array([[ ., ., ., ., ., ., ., ., ., ., ., .]]), array([[ ., ., ., ., ., ., ., ., ., ., ., .]])] 横向切 Process finished with exit code