python中ndim的用法

⑴ python 怎么查看一个矩阵的维数

都是复制党，网络知道回答真的质量太低了，真的很心疼，言归正传

利用numpy求矩阵维数：

importnumpy#导入numpy模块，piplist可以查看是否安装了该模块

print("数组的维度数目",a1.ndim)

很多人提到了shape函数，这也加上吧

print("数组的维度",a1.shape)

不过这里打印的不是矩阵维数，而是告诉你矩阵维度元祖

比如(28,28,3)，能够看出这是一个3维矩阵，但返回的不是维度

⑵ append在python里是什么意思

append在python中是一个很重要的用法，append命令是将整个对象加在列表末尾，append会大量使用，但是其中有些细节需要注意。

append命令可以添加单个元素，也可以添加可迭代对象；而extend命令只能添加可迭代对象。本周对python语法的学习进一步加强。

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常用的数据分析包有哪些

ndarray.ndim

数组轴的个数，在python的世界中，轴的个数被称作秩

ndarray.shape

数组的维度。这是一个指示数组在每个维度上大小的整数元组。例如一个n排m列的矩阵，它的shape属性将是(2,3),这个元组的长度显然是秩，即维度或者ndim属性

ndarray.size

数组元素的总个数，等于shape属性中元组元素的乘积。

ndarray.dtype

一个用来描述数组中元素类型的对象，可以通过创造或指定dtype使用标准Python类型。另外NumPy提供它自己的数据类型。

ndarray.itemsize

数组中每个元素的字节大小。例如，一个元素类型为float64的数组itemsiz属性值为8(=64/8),又如，一个元素类型为complex32的数组item属性为4(=32/8).

ndarray.data

包含实际数组元素的缓冲区，通常我们不需要使用这个属性，因为我们总是通过索引来使用数组中的元素。

NumPy-快速处理数据

标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的[1,2,3]，需要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间。

此外Python还提供了一个array模块，array对象和列表不同，它直接保存数值，和C语言的一维数组比较类似。但是由于它不支持多维，也没有各种运算函数，因此也不适合做数值运算。

NumPy的诞生弥补了这些不足，NumPy提供了两种基本的对象：ndarray（N-dimensional array object）和 ufunc（universal function object）。ndarray(下文统一称之为数组)是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。

⑷ python continue的用法是怎样的

Python continue 语句

Python continue 语句跳出本次循环，而break跳出整个循环。

continue 语句用来告诉Python跳过当前循环的剩余语句，然后继续进行下一轮循环。

continue语句用在while和for循环中。

Python 语言 continue 语句语法格式如下：

print（'QQ1129834903'）

⑸ Python基础 numpy中的常见函数有哪些

有些Python小白对numpy中的常见函数不太了解，今天小编就整理出来分享给大家。

Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。

数组常用函数
1.where()按条件返回数组的索引值
2.take(a,index)从数组a中按照索引index取值
3.linspace(a,b,N)返回一个在(a,b)范围内均匀分布的数组，元素个数为N个
4.a.fill()将数组的所有元素以指定的值填充
5.diff(a)返回数组a相邻元素的差值构成的数组
6.sign(a)返回数组a的每个元素的正负符号
7.piecewise(a,[condlist],[funclist])数组a根据布尔型条件condlist返回对应元素结果
8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引

改变数组维度
a.ravel(),a.flatten():将数组a展平成一维数组
a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):将数组a转换成m*n维数组
a.transpose,a.T转置数组a

数组组合
1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)将数组a,b沿水平方向组合
2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)将数组a,b沿竖直方向组合
3.row_stack((a,b))将数组a,b按行方向组合
4.column_stack((a,b))将数组a,b按列方向组合

数组分割
1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)将数组a沿垂直方向分割成n个数组
2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)将数组a沿水平方向分割成n个数组

数组修剪和压缩
1.a.clip(m,n)设置数组a的范围为(m,n),数组中大于n的元素设定为n,小于m的元素设定为m
2.a.compress()返回根据给定条件筛选后的数组

数组属性
1.a.dtype数组a的数据类型
2.a.shape数组a的维度
3.a.ndim数组a的维数
4.a.size数组a所含元素的总个数
5.a.itemsize数组a的元素在内存中所占的字节数
6.a.nbytes整个数组a所占的内存空间7.a.astype(int)转换a数组的类型为int型

数组计算
1.average(a,weights=v)对数组a以权重v进行加权平均
2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)数组a的均值、最大值、最小值、中位数、方差、标准差
3.a.prod()数组a的所有元素的乘积
4.a.cumprod()数组a的元素的累积乘积
5.cov(a,b),corrcoef(a,b)数组a和b的协方差、相关系数
6.a.diagonal()查看矩阵a对角线上的元素7.a.trace()计算矩阵a的迹，即对角线元素之和

以上就是numpy中的常见函数。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。

⑹ 什么是数组的维度，python 的ndim的使用

数组的维度就是一个数组中的某个元素，当用数组下标表示的时候，需要用几个数字来表示才能唯一确定这个元素，这个数组就是几维。numpy中直接用 * 即可表示数与向量的乘法，参考python 2.7的一个例子：inport numpy as np a = np.array([1,2,3,4]) # 向量 b = 5 # 数 print a*b ++++++++++++ [5,10,15,20]

⑺ python 里 np.array 的shape (2,)与(2,1)的分别是什么意思，区别是什么

numpy.ndarray.shap是返回一个数组维度的元组。(2,)与(2,1)的区别如下：

⑻ python关于numpy基础问题

Python发展至今，已经有越来越多的人使用python进行科学技术，NumPY是python中的一款高性能科学计算和数据分析的基础包。
ndarray
ndarray（以下简称数组）是numpy的数组对象，需要注意的是，它是同构的，也就是说其中的所有元素必须是相同的类型。其中每个数组都有一个shape和dtype。
shape既是数组的形状，比如
复制代码
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)
复制代码
其中(3, 4)即代表arr是3行4列的数组，其中dtype为float64
一下函数可以用来创建数组
array将输入数据转换为ndarray，类型可制定也可默认
asarray将输入转换为ndarray
arange类似内置range
ones、ones_like根据形状创建一个全1的数组、后者可以复制其他数组的形状
zeros、zeros_like类似上面，全0
empty、empty_like创建新数组、只分配空间
eye、identity创建对角线为1的对角矩阵
数组的转置和轴对称
转置是多维数组的基本运算之一。可以使用.T属性或者transpose()来实现。.T就是进行轴对换而transpose则可以接收参数进行更丰富的变换
复制代码
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]]]
复制代码
数组的运算
大小相等的数组之间做任何算术运算都会将运算应用到元素级别。
复制代码
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]]
复制代码
numpy的简单计算中，ufunc通用函数是对数组中的数据执行元素级运算的函数。
如：
复制代码
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]]
复制代码
类似的有：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函数：用于从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置。

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

3、参数：x-- 查找的对象。start-- 可选，查找的起始位置。end-- 可选，查找的结束位置。

4、返回值：该方法返回查找对象的索引位置，如果没有找到对象则抛出异常。

5、实例：

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

index函数为print(str1.index(str2))。

python中index函数怎么用？

Python中index方法检测字符串中是否包含子字符串 str ，如果指定 beg（开始） 和 end（结束） 范围，则检查是否包含在指定范围内，该方法与 python find方法一样，只不过如果str不在string中会报一个异常。

index函数一般用处是在序列中检索参数并返回第一次出现的索引，没找到就会报错。