Numpy==Function函式
阿新 • • 發佈：2018-11-25
1 linspace
- linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
| 引數 | 描述 |
|---|---|
| start | 標量(scalar),取值起點 |
| stop | 標量(scalar),取值起點 |
| num | 整型,可選;生成的資料量,預設為50, |
| endpoint | 布林,可選;如果為True,最後一個數值為stop數值區間為[start,stop],否則為開區間[start,stop),預設為True |
| retstep | 布林,可選;為True返回一個tuple,內容為生成的資料和步長,預設False,只返回資料,型別為ndarray |
| dtype | dtype可選,輸出array的型別,未設定,輸出的資料型別參考其他引數 |
- test1
import numpy as np
def __linspace():
a = np.linspace(0, 1, 10)
print(type(a))
print(a)
print(a.shape)
__linspace()
- 結果
<class 'numpy.ndarray'>
[0. 0.11111111 0.22222222 0.33333333 0.44444444 0.55555556
0.66666667 0.77777778 0.88888889 1. ]
(10,)
- test2
import numpy as np
def __linspace():
a = np.linspace(0, 1, 10, retstep=True)
print(type(a))
print(a)
__linspace()
- 結果
<class 'tuple'> (array([0. , 0.11111111, 0.22222222, 0.33333333, 0.44444444, 0.55555556, 0.66666667, 0.77777778, 0.88888889, 1. ]), 0.1111111111111111)
2 newaxis
增加一個維度.
- test
import numpy as np
def __newaxis():
a = np.linspace(0, 1, 10)[np.newaxis, :, np.newaxis]
print(type(a))
print(a)
print(a.shape)
__newaxis()
- 結果
<class 'numpy.ndarray'>
[[[0. ]
[0.11111111]
[0.22222222]
[0.33333333]
[0.44444444]
[0.55555556]
[0.66666667]
[0.77777778]
[0.88888889]
[1. ]]]
(1, 10, 1)
3 arange
- arange([start,] stop[, step,], dtype=None)
| 引數 | 描述 |
|---|---|
| start | number,可選;左邊界資料 |
| stop | number,可選;右邊界資料 |
| step | number,可選;步長 |
| dtype | dtype可選,輸出array的型別,未設定,輸出的資料型別參考其他引數 |
- test
def __arange():
a = np.arange(10)
print(type(a))
print(a)
print(a.shape)
__arange()
- 結果
# 預設從0開始,輸出10個數字,步長為1
<class 'numpy.ndarray'>
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(10,)
- test2
def __arange():
a = np.arange(1,10,2)
print(type(a))
print(a)
print(a.shape)
- 結果
<class 'numpy.ndarray'>
[1 3 5 7 9]
(5,)
4 random.rand
- test1
import numpy as np
def __randomrand():
a = np.random.rand(10)
print(type(a))
print(a)
print(a.shape)
__randomrand()
- 結果
# 生成隨機數,維度10x?,給定rand(10)
<class 'numpy.ndarray'>
[0.80185869 0.15838866 0.52466908 0.84533854 0.0618174 0.99462978
0.71628667 0.75139132 0.75699796 0.59206482]
(10,)
- test2
def __randomrand():
a = np.random.rand(2, 10)
print(type(a))
print(a)
print(a.shape)
__randomrand()
- 結果
# 產生隨機數,維度為2x10,引數給定rand(2, 10)
<class 'numpy.ndarray'>
[[0.92662945 0.11674728 0.81313493 0.35200275 0.39094832 0.67202393
0.81128457 0.76201128 0.81080647 0.82904019]
[0.9918214 0.43914692 0.56131675 0.52378336 0.81830723 0.1900779
0.43102381 0.41744522 0.69764962 0.15374672]]
(2, 10)
附
列印模組說明
import numpy as np
def __functionDesc():
print(np.linspace.__doc__)
__functionDesc()