[人工智能]Numpy的基本操作（Python）

直接上代码

import numpy as np
t = np.array([[1,2,3],
             [4,5,6],
             [7,8,9],
             [10,11,12]])

#-----------------numpy基本操作----------------
# print(t.reshape(3,4))  #改变阵列形状

# print(t.T)    #进行矩阵转置

# print(t.flatten())   #压缩成一行

# print(t[0,0])   #输出特定元素

# print(t[3,:]) #进行横向切片
# print(t[3])  #同上

# print(t[:, 2])  #进行纵向切片
# print(t[,2])  #会报错

# print(t[[3,1]])   #进行多个横向切片
# print(t[[3,1],:])    #同上

# print(t[:,[0,2]])  #进行多个纵向切片

# print(t[1:3,1:3])  #切块，注意：在“1：3”中，1和3的含义不一样

# print(t[[0,2],[0,2]])   #选取多个不相邻的点，这里是（0，0）和（2，2）

#---------------------修改numpy中的值---------------------------------

# print(t>5)
# print(t[t>5])

# t[t>5] = 10  #把大于5的数值替换成10
# print(t)

# t = np.where(t>5,-1,100)  #where操作
# print(t)

# print(t.clip(3, 6))   #clip操作

# print(t.sum())  #求和
# 
# print(t.min(axis=1))  #提出最小值

print(t.std(axis=0))  #求标准差