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DAY 10
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自我挑戰組

新手也想開始認識機器學習系列 第 10

Day 10 python NumPy

今天我們要介紹的是python的Numpy,所謂的Numpy就是python裡面的其中一個套件。

安裝

在使用套件之前要先把安裝套件,在終端機上輸入。

pip3 install numpy

安裝完成後就可以使用此套件。

NumPy

以下我們介紹幾個間單的NumPy的例子。

import numpy as np 

在我們使用套件之前要將套件引入並為了方便使用我們將此套件用np的名稱來替代。

import numpy as np 
a = np.array([1,2])
b = np.array([(1,2),(3,4)])
c = np.array([[(1,2),(3,4)],[(5,6),(7,8)]])
print(a)
print(b)
print(c)

首先我們先新增三個陣列的資料,分別為三個維度的資料。

import numpy as np 
print(np.zeros((2, 2)))
print(np.ones((3, 3, 4)))
print(np.arange(1, 10, 2))
print(np.linspace(0, 20 ,10))
print(np.full((3,2), 6))
print(np.eye(2))               
print(np.random.random((3,3)))

也可以用以上方法新增陣列,分別為2x2全為0的陣列、3x3x4全為1的陣列、由1開始不超過10間隔值為2的均勻數值陣列、0到20之間均勻的10個數值陣列、3x2全為6的陣列、5x5的單位矩陣、3x3的隨機值矩陣。

import numpy as np 
a = np.array([1,2])
b = np.array([(1,2),(3,4)])
c = np.array([[(1,2),(3,4)],[(5,6),(7,8)]])
print(a.shape)
print(b.shape)
print(c.shape)

可以使用.shape的方式去查詢此陣列的維度。

import numpy as np 
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
print(a)
print(a.shape)
b = a.reshape(3,3)
print(b)
print(b.shape)

也可以使用此方法去更改或指定陣列的維度。

import numpy as np 
a = np.array(range(11))
print(a)
print(a[1:6])
print(a[1:10:2])
print(a[10])
print(a[5:])
print(a[:5])

也可以使用這些方法來對陣列做索引抓取想要的資料。

import numpy as np 
a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5,6])
print(a)
print(b)
ad = np.add(a,b)
su = np.subtract(a,b)
mu = np.multiply(a,b)
di = np.divide(a,b)
print(ad)
print(su)
print(mu)
print(di)

也可對兩個陣列做加減乘除,加(add)、減(subtract)、乘(multiply)、除(divide)。

import numpy as np 
a = np.array([4,16,64])
print(a)
sq = np.sqrt(a)
si = np.sin(a)
co = np.cos(a)
lo = np.log(a)
print(sq)
print(si)
print(co)
print(lo)

除了簡易的加減乘除,也可以做數學的運算,比如開根號。

以上就是簡易的NumPy介紹,明天我們將介紹python的Pandas。


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