【Python】简述Numpy库常用方法和属性

生成数组

常见的生成数组方法

import numpy as np
testdata = np.arange(16)#生成指定数量个整型元素的数组

test_data = np.full((2,3),9)#指定生成2行3列，元素全为9的数组

data1 = np.zeros(15)#生成指定数量个元素全为0的数组

data2 = np.ones(20)#生成指定数量个元素全为1的数组

data3 = np.array(data1)#从现有数组拷贝

data4 = np.copy(data3)#同上（均为深拷贝）

data5 = np.asarray(data1)#同上，但为浅拷贝，会随原数组变化而变化

data6 = np.linspace(0,15,10)#在指定区间内生成指定数量个元素的数组

data7 = np.arange(0,11,5)#在指定区间内生成指定间隔的数组

data8 = np.random.randint(1,100,35,'i')#生成35个从1到100之间的数组成数组

data9 = np.clip(x,min,max)#从数组x中取min到max之间的数值

其中，每个方法中还有需要非必要参数，如果有需要还需查阅相关资料。

 

生成均匀分布数组

###均匀分布（在相同长度间隔的分布概率是等可能的）
import matplotlib.pyplot as plt
data9 = np.random.uniform(10,20,1000000)#从10到20之间，随机生成1000000个数据组成均匀分布数组
print('data9:',data9)
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)
plt.hist(data9,1000)
plt.show()

均匀分组