这里是numpy学习笔记。

np.copy

1
np.copy(a)

a为ndarray数组。np.copy复制一个与a完全相同的dnarray数组。
来看看=与np.copy的区别。

1
2
3
4
5
6
7
8
>> x = np.array([1,2,3])
>> y = x
>> z = x.copy(x)
>> x[0] = 10
>> x[0] == y[0]
True
>> x[0] == z[0]
False

对于=，x与y共享同一内存，数据同步改变。一个改变另一个跟着改变。
对于np.copy,x与z在不同的内存，数据改变互不影响。

np.load与np.save

numpy可以读写磁盘上的二进制数据。为将ndarray数组对象保存到文件，引入了文件格式npy。数组对象ndarray以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中。

  • np.save(file,array)
    1. 作用： 将数组以二进制格式保存到扩展名为npy的文件中。
  • np.load(file)
    1. 作用： 从.npy文件中读取二进制数据还原为数组。
      举个例子：
      1
      2
      3
      4
      import numpy as np 
      a = arange(5)
      np.save('a.npy',a)
      b = np.load('a.npy')

np.full

1
np.full(shape,fill_value,dtype)

作用： 返回一个 给定形状为shape，数据类型为dtype，全都由fill_value填充后的ndarray。

np.foat32

np.float32(x)
作用：变换数据类型为float32

np.pad

参数解释

1
numpy.pad(array, pad_width, mode, **kwargs)
  • 输入
    • array 为待填充的数组
    • pad_width 为((before_1,after_1),(before_2,after_2),….,(before_N,after_N))在每个维度前后填充的个数
    • mode 常用constant,用常数填充。
  • 返回值： 填充后的ndarray

举个例子

1
2
3
4
5
6
import numpy as np 
a = range(5)
# 在一维数组前后分别填充2,3位数字；填充的数字分别为0,2
ndarray = np.pad(a,(2,3),'constant',constant_values=(0,2))
print(a)
print(ndarray)

执行结果为

1
2
[0, 1, 2, 3, 4]
[0 0 0 1 2 3 4 2 2 2]

np.random

np.random.uniform

np.random.uniform(low = 0,high = 1,size = None)
作用： 生成一个形状为size的随机数矩阵，每个数从均匀分布的半开半闭区间[low,high)中抽样得到。

参考链接