python中ndim的用法

⑴ python 怎麼查看一個矩陣的維數

都是復制黨，網路知道回答真的質量太低了，真的很心疼，言歸正傳

利用numpy求矩陣維數：

importnumpy#導入numpy模塊，piplist可以查看是否安裝了該模塊

print("數組的維度數目",a1.ndim)

很多人提到了shape函數，這也加上吧

print("數組的維度",a1.shape)

不過這里列印的不是矩陣維數，而是告訴你矩陣維度元祖

比如(28,28,3)，能夠看出這是一個3維矩陣，但返回的不是維度

⑵ append在python里是什麼意思

append在python中是一個很重要的用法，append命令是將整個對象加在列表末尾，append會大量使用，但是其中有些細節需要注意。

append命令可以添加單個元素，也可以添加可迭代對象；而extend命令只能添加可迭代對象。本周對python語法的學習進一步加強。

append()用法示例：

>>> mylist = [1,2,0,'abc']。

>>> mylist。

[1, 2, 0, 'abc']。

>>> mylist.append(4)。

>>> mylist。

[1, 2, 0, 'abc', 4]。

>>> mylist.append('haha')。

>>> mylist。

[1, 2, 0, 'abc', 4, 'haha']。

⑶ python常用的數據分析包有哪些

ndarray.ndim

數組軸的個數，在python的世界中，軸的個數被稱作秩

ndarray.shape

數組的維度。這是一個指示數組在每個維度上大小的整數元組。例如一個n排m列的矩陣，它的shape屬性將是(2,3),這個元組的長度顯然是秩，即維度或者ndim屬性

ndarray.size

數組元素的總個數，等於shape屬性中元組元素的乘積。

ndarray.dtype

一個用來描述數組中元素類型的對象，可以通過創造或指定dtype使用標准Python類型。另外NumPy提供它自己的數據類型。

ndarray.itemsize

數組中每個元素的位元組大小。例如，一個元素類型為float64的數組itemsiz屬性值為8(=64/8),又如，一個元素類型為complex32的數組item屬性為4(=32/8).

ndarray.data

包含實際數組元素的緩沖區，通常我們不需要使用這個屬性，因為我們總是通過索引來使用數組中的元素。

NumPy-快速處理數據

標准安裝的Python中用列表(list)保存一組值，可以用來當作數組使用，不過由於列表的元素可以是任何對象，因此列表中所保存的是對象的指針。這樣為了保存一個簡單的[1,2,3]，需要有3個指針和三個整數對象。對於數值運算來說這種結構顯然比較浪費內存和CPU計算時間。

此外Python還提供了一個array模塊，array對象和列表不同，它直接保存數值，和C語言的一維數組比較類似。但是由於它不支持多維，也沒有各種運算函數，因此也不適合做數值運算。

NumPy的誕生彌補了這些不足，NumPy提供了兩種基本的對象：ndarray（N-dimensional array object）和 ufunc（universal function object）。ndarray(下文統一稱之為數組)是存儲單一數據類型的多維數組，而ufunc則是能夠對數組進行處理的函數。

⑷ python continue的用法是怎樣的

Python continue 語句

Python continue 語句跳出本次循環，而break跳出整個循環。

continue 語句用來告訴Python跳過當前循環的剩餘語句，然後繼續進行下一輪循環。

continue語句用在while和for循環中。

Python 語言 continue 語句語法格式如下：

print（'QQ1129834903'）

⑸ Python基礎 numpy中的常見函數有哪些

有些Python小白對numpy中的常見函數不太了解，今天小編就整理出來分享給大家。

Numpy是Python的一個科學計算的庫，提供了矩陣運算的功能，其一般與Scipy、matplotlib一起使用。其實，list已經提供了類似於矩陣的表示形式，不過numpy為我們提供了更多的函數。

數組常用函數
1.where()按條件返回數組的索引值
2.take(a,index)從數組a中按照索引index取值
3.linspace(a,b,N)返回一個在(a,b)范圍內均勻分布的數組，元素個數為N個
4.a.fill()將數組的所有元素以指定的值填充
5.diff(a)返回數組a相鄰元素的差值構成的數組
6.sign(a)返回數組a的每個元素的正負符號
7.piecewise(a,[condlist],[funclist])數組a根據布爾型條件condlist返回對應元素結果
8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引

改變數組維度
a.ravel(),a.flatten():將數組a展平成一維數組
a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):將數組a轉換成m*n維數組
a.transpose,a.T轉置數組a

數組組合
1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)將數組a,b沿水平方向組合
2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)將數組a,b沿豎直方向組合
3.row_stack((a,b))將數組a,b按行方向組合
4.column_stack((a,b))將數組a,b按列方向組合

數組分割
1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)將數組a沿垂直方向分割成n個數組
2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)將數組a沿水平方向分割成n個數組

數組修剪和壓縮
1.a.clip(m,n)設置數組a的范圍為(m,n),數組中大於n的元素設定為n,小於m的元素設定為m
2.a.compress()返回根據給定條件篩選後的數組

數組屬性
1.a.dtype數組a的數據類型
2.a.shape數組a的維度
3.a.ndim數組a的維數
4.a.size數組a所含元素的總個數
5.a.itemsize數組a的元素在內存中所佔的位元組數
6.a.nbytes整個數組a所佔的內存空間7.a.astype(int)轉換a數組的類型為int型

數組計算
1.average(a,weights=v)對數組a以權重v進行加權平均
2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)數組a的均值、最大值、最小值、中位數、方差、標准差
3.a.prod()數組a的所有元素的乘積
4.a.cumprod()數組a的元素的累積乘積
5.cov(a,b),corrcoef(a,b)數組a和b的協方差、相關系數
6.a.diagonal()查看矩陣a對角線上的元素7.a.trace()計算矩陣a的跡，即對角線元素之和

以上就是numpy中的常見函數。更多Python學習推薦:PyThon學習網教學中心。

⑹ 什麼是數組的維度，python 的ndim的使用

數組的維度就是一個數組中的某個元素，當用數組下標表示的時候，需要用幾個數字來表示才能唯一確定這個元素，這個數組就是幾維。numpy中直接用 * 即可表示數與向量的乘法，參考python 2.7的一個例子：inport numpy as np a = np.array([1,2,3,4]) # 向量 b = 5 # 數 print a*b ++++++++++++ [5,10,15,20]

⑺ python 里 np.array 的shape (2,)與(2,1)的分別是什麼意思，區別是什麼

numpy.ndarray.shap是返回一個數組維度的元組。(2,)與(2,1)的區別如下：

⑻ python關於numpy基礎問題

Python發展至今，已經有越來越多的人使用python進行科學技術，NumPY是python中的一款高性能科學計算和數據分析的基礎包。
ndarray
ndarray（以下簡稱數組）是numpy的數組對象，需要注意的是，它是同構的，也就是說其中的所有元素必須是相同的類型。其中每個數組都有一個shape和dtype。
shape既是數組的形狀，比如
復制代碼
1 import numpy as np
2 from numpy.random import randn
3
4 arr = randn(12).reshape(3, 4)
5
6 arr
7
8 [[ 0.98655235 1.20830283 -0.72135183 0.40292924]
9 [-0.05059849 -0.02714873 -0.62775486 0.83222997]
10 [-0.84826071 -0.29484606 -0.76984902 0.09025059]]
11
12 arr.shape
13 (3, 4)
復制代碼
其中(3, 4)即代表arr是3行4列的數組，其中dtype為float64
一下函數可以用來創建數組
array將輸入數據轉換為ndarray，類型可制定也可默認
asarray將輸入轉換為ndarray
arange類似內置range
ones、ones_like根據形狀創建一個全1的數組、後者可以復制其他數組的形狀
zeros、zeros_like類似上面，全0
empty、empty_like創建新數組、只分配空間
eye、identity創建對角線為1的對角矩陣
數組的轉置和軸對稱
轉置是多維數組的基本運算之一。可以使用.T屬性或者transpose()來實現。.T就是進行軸對換而transpose則可以接收參數進行更豐富的變換
復制代碼
arr = np.arange(6).reshape((2,3))
print arr
[[0 1 2]
[3 4 5]]
print arr.T
[[0 3]
[1 4]
[2 5]]
arr = np.arange(24).reshape((2,3,4))
print arr
[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]]
print arr.transpose((0,1,2))
[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]]
復制代碼
數組的運算
大小相等的數組之間做任何算術運算都會將運算應用到元素級別。
復制代碼
1 arr = np.arange(9).reshape(3, 3)
2 print arr
3
4 [[0 1 2]
5 [3 4 5]
6 [6 7 8]]
7
8 print arr*arr
9
10 [[ 0 1 4]
11 [ 9 16 25]
12 [36 49 64]]
13
14 print arr+arr
15
16 [[ 0 2 4]
17 [ 6 8 10]
18 [12 14 16]]
19
20 print arr*4
21
22 [[ 0 4 8]
23 [12 16 20]
24 [24 28 32]]
復制代碼
numpy的簡單計算中，ufunc通用函數是對數組中的數據執行元素級運算的函數。
如：
復制代碼
arr = np.arange(6).reshape((2,3))
print arr
[[0 1 2]
[3 4 5]]
print np.square(arr)
[[ 0 1 4]
[ 9 16 25]]
復制代碼
類似的有：abs,fabs,sqrt,square,exp,log,sign,ceil,floor,rint,modf,isnan,isfinite,isinf,cos,cosh,sin,sinh,tan,tanh，
add,subtract,multiply,power,mod,equal,等等

⑼ index在python中的用法

如下：

1、index函數：用於從列表中找出某個值第一個匹配項的索引位置。

2、index方法語法：list.index(x[,start[,end]])。

3、參數：x-- 查找的對象。start-- 可選，查找的起始位置。end-- 可選，查找的結束位置。

4、返回值：該方法返回查找對象的索引位置，如果沒有找到對象則拋出異常。

5、實例：

代碼：str1="thisisstringexample....wow!!!"；str2="exam"。

index函數為print(str1.index(str2))。

python中index函數怎麼用？

Python中index方法檢測字元串中是否包含子字元串 str ，如果指定 beg（開始） 和 end（結束） 范圍，則檢查是否包含在指定范圍內，該方法與 python find方法一樣，只不過如果str不在string中會報一個異常。

index函數一般用處是在序列中檢索參數並返回第一次出現的索引，沒找到就會報錯。