Numpy- array属性、改变形状函数、基本运算

1.array的重要属性

import numpy as np
my_array=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7，8，9]])
print(my_array.size)   #数组中元素的总个数
print(my_array.ndim)   #数组维度
print(my_array.dtype)  #数组中元素的类型
print(my_array.shape)  #数组的形状
print(my_array.shape[0])   #提取数组行数的方法
print(my_array.shape[1])   #提取数组列数的方法

2.reshape()、ravel()、属性flat、转置transpose

import numpy as np
my_array=np.arange(15).reshape((3,5))
print(my_array)
my_ravel=my_array.ravel() #将返回一维数组，也就是就是平铺
print(my_ravel)
my_array2=np.transpose(my_array) #转置
print(my_array2)
my_flat=my_array.flat  #flat是属性，返回一个迭代器，用于遍历。

3.基本统计函数(求和、最大值、最小值、均值、标准差)

import numpy as np
my_array=np.arange(12).reshape((3,4))
my_sum1 = np.sum(my_array)   # 求二维数组的元素和
my_sum2=np.sum(my_array,axis=0)#axis=0，每列求和；axis=1每行求和，得一维数组。
my_sum3=my_array.sum(axis=0)  #用数组的方法操作，得到与上一行一样的运行结果。
my_max=np.max(my_array,axis=1)  #每一行最大值，返回一个一维数组
my_min=np.min(my_array,axis=0)  #每一列求最小值，返回一个一维数组
my_mean= np.mean(my_array)  # 求二维数组的元素平均值
my_std= np.std(my_array)    # 求二维数组的元素标准差

4.两个数组之间的乘法运算

u=np.array([[1,1],[3,4]])
v=np.array([[2,4],[3,5]])
w=u*v   #对应元素相乘，要求两个数组维度相同
y=np.dot(u,v)  #矩阵乘法
z=u.dot(v)     #利用了数组的方法实现了和上一行一样的功能