#安装导入numpy模块 pip -install numpy
import numpy as np
# import pandas as pa
# import sklearn as sk
# import tensorflow as pu
# import pytorch as poi
# numpy的检测
a=np.arange(10)
print(type(a))
print("numpy nihao ",a)
print(np.sqrt(a))
# numpy的使用
#array数组的生成,python中没有数组类型，用到要导入numpy包
b=np.array([1,2,3,4],dtype=float,ndmin=3)#按住CTRL键，点击方法名可进入方法体
print(b)
bb=np.array([[1,2,3,4],[1,2,3,4],[1,2,3,4]])
print(bb)
print(type(bb))
c=np.array([1, 2, 3], dtype=complex)
print(c)
#arange数组的生成,python中没有数组类型，用到要导入numpy包
r=np.arange(1,11,2)
print(r)
#随机数数组的生成,python中没有数组类型，用到要导入numpy包
d=np.random.random(size=5)
print(d)
dd=np.random.random(size=(2,3,4))
print(dd)
ddd=np.random.normal()
print(ddd)
#切片和索引
e=np.arange(10)
print(e[0])
print(e[-1])
print(e[1:4:1])
ee=np.arange(1,13)
print(ee)
ee=ee.reshape(4,3)
print(ee[0])
print(ee[0][0])
print(ee[0,0])
print(ee[:,0:1:1])
#多维换一维
ee=ee.ravel()
print(ee)
#数组的拼接
f=np.array([1,2,3])
ff=np.array([1,2,3])
fff=np.vstack((f,ff))
print(fff)
#分割
g=np.arange(1,13)
gg=np.split(g,4)
print(gg)
#转置
j=np.arange(1,13).reshape(3,4)
j=j.transpose()
print(j)
#相加
k=np.array([10,10,10])
print(k)
jk=np.array([10,10,10])
print(jk)
print(j+jk)
print(np.add(k,jk))
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