pip install numpy
import numpy
print(numpy.__version__)
# '1.11.1'
array([1, 2, 3])[1:]
# array([2, 3])
array([1, 2, 3])[0]
# 1
array([
[1,2,3],
[4,5,6]
])[1,2]
# 6
array(
[
[2, 4, 6, 8],
[3, 3, 2, 1],
[2, 6, 3, 4],
[5, 2, 3, 5]
]
)[0:1, :]
# array([[2, 4, 6, 8]])
array(
[
[2, 4, 6, 8],
[3, 3, 2, 1],
[2, 6, 3, 4],
[5, 2, 3, 5]
]
)[:, 0:1]
# array([[2], [3], [2], [5]])
array(
[
[2, 4, 6, 8],
[3, 3, 2, 1],
[2, 6, 3, 4],
[5, 2, 3, 5]
]
)[0:2, 0:2]
# array([[2,4], [3, 3]])
numpy.
arange
(start, end, step)Возвращает массив ndarray
, в указанном проежутке с указанным шагом
arange(1, 2, 0.1)
# array([ 1. , 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9])
numpy.
array
(items: list[, dtype: str])Возвращает массив ndarray
array([1, 4, 2, 5, 3])
# array([1, 4, 2, 5, 3])
array([1, 2, 3, 4], dtype='float32')
# array([ 1., 2., 3., 4.], dtype=float32)
numpy.
concatenate
(list_arrays: list[, axis])Соединяет массивы и возвращает новый, результат объелдинения
concatenate([
array([1, 2, 3]),
array([4, 5, 6]),
])
# array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
concatenate([
array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
]),
array([
[6, 7, 8],
[7, 8, 9]
]),
])
"""
array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[6, 7, 8],
[7, 8, 9],
])
"""
concatenate([
array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
]),
array([
[6, 7, 8],
[7, 8, 9]
]),
], axis=1)
"""
array([
[1, 2, 3, 6, 7, 8],
[4, 5, 6, 7, 8, 9],
])
"""
numpy.
dot
(*arrays)dot(
array([
[1, 1],
[2, 2]
]),
array([
[4, 4],
[6, 6]
]),
)
# array([[10, 10], [20, 20]])
numpy.
dsplit
()numpy.
dstack
()Аналогично встроенной функции zip()
ndstack((
array([1, 2, 3]),
array([10, 20, 30])
))
"""
array([
[
[1, 10],
[2, 20],
[3, 30]
]
])
numpy.
einsum
()einsum(
'i,i',
array([2, 2]),
array([4, 4])
)
# 16
einsum(
'ij,jk',
array([[1,1], [2, 2]]),
array([[4,4], [6, 6]])
)
"""
array([
[10, 10],
[20, 20]
])
numpy.
empty
(size: int)Возвращает массив указанной размерности
numpy.
eye
(size: int[, k=0, dtype])Возвращает единичную матрицу указанной размерности
eye(2)
"""
array([
[1., 0.],
[0., 1.]
])
eye(4, k=1)
"""
array([
[0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0.],
])
numpy.
full
(size, defualt)Возвращает массив указанного размера, заполненного дефолтными значениями
full((2, 3), 3.14)
"""
array([
[3.14., 3.14, 3.14],
[3.14, 3.14, 3.14]
])
numpy.
hsplit
(array: ndarray, size: tuple)hsplit(
arange(16).reshape((4, 4)),
[2]
)
"""
[
[0, 1],
[4, 5],
[8, 9],
[12, 13]
]
[
[2, 3],
[6, 7],
[10, 11],
[14, 15]
]
"""
numpy.
hstack
(array_list: list)hstack([
array([
[9, 8, 7],
[6, 5, 4],
]),
array([
[99],
[99]
])
])
"""
array([
[9, 8, 7, 99],
[6, 5, 4, 99]
])
"""
numpy.
identity
(size, dtype)Возвращает квадратную матрицу
identity(4)
"""
array(
[
[1., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 0., 1.],
]
)
"""
numpy.
inner
(*arrays)inner(
array([2, 2]),
array([4, 4])
)
# 16
numpy.
linspace
(start, stop, step)Возвращает массив из указанного промежукта, с равномерным распределнием значений
numpy.linspace(0, 1, 5)
# array([0., 0.25, 0.5, 0.75, 1.])
numpy.
load
(file_name)Загружает массив из файла, сохраненный через метод numpy.save()
array = numpy.load('numbers.npy')
numpy.
ones
(size: tuple, dtype: int)Создает многомерный массив заполненный единицами
numpy.ones((2, 3), dtype=int)
"""
array([
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]
])
numpy.
ones_like
(array)Возвращает массив, заполненный единицами по указанному массиву
ones_like(array([1, 2, 3]))
# array([1, 1, 1])
numpy.
reshape
(array, new_shape)reshape(arange(9), (3, 3))
"""
array([
[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]
])
"""
reshape(arange(9), (3, 2))
# ValueError: cannot reshape array of size 9 into shape (3,2)
numpy.
save
(name, array)Сохраняет массив в файл, который потом можно загрузить через numpy.load()
numpy.save('numbers.npy', array([1, 2, 3]))
numpy.
split
(items: list, size: tuple)x1, x2, x3 = split(
[1, 2, 3, 99, 99, 3, 2, 1],
(3, 5)
)
"""
x1 = [1, 2, 3]
x2 = [99, 99]
x3 = [3, 2, 1]
"""
numpy.
uniq
(array)Возвращает массив уникальных значений
unique(array([1, 1, 4, 5, 5, 5, 7]))
# array([ 1, 4, 5, 7])
numpy.
vsplit
(array: ndarray, size: tuple)vsplit(
arange(16).reshape((4, 4)),
[2]
)
"""
[
[0, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 7]
]
[
[8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]
]
"""
numpy.
vstack
()vstack([
array(1, 2, 3),
array([
[9, 8, 7],
[6, 5, 4],
])
])
"""
array([
[1, 2, 3],
[9, 8, 7],
[6, 5, 4],
])
"""
numpy.
zeros
(count: int[, dtype])Создает массив из нулей
zeros(10, dtype=int)
# array[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
numpy.
zeros_like
(array)Возвращает массив, заполненный нулями по указанному массиву
zeros_like(array([1, 2, 3]))
# array([0, 0, 0])