Numpy 常用的函数 | 小技术分享

文档： http://www.numpy.org.cn/reference/routines/

函数

函数	说明
np.arange(n)	返回ndarray类型，元素从0到n-1
np.ones(shape)	根据shape生成一个全1数组，shape是元组类型，如(2, 3)
np.zeros(shape)	根据shape生成一个全0数组，shape用法同上
np.full(shape, val)	根据shape生成一个数组，每个元素的值都为val
np.eye(n)	创建一个正方的n*n单位矩阵，对角线为1，其它为0
np.ones_like(a)	根据数组a的形状生成一个全1数组
np.zeros_like(a)	根据数组a的形状生成珍上全0数组
np.full_like(a, val)	根据数组a的形状生成一个数组，每个元素的值都为val
np.abs(a)	计算数组a各元素的绝对值
np.sqrt(a)	计算数组a各元素的平方根
np.square(a)	计算数组a各元素的平方
np.log(a)	计算数组a各元素的自然对数
np.rint(a)	计算数组a各元素的四舍五入值
np.modf(a)	将数组a各元素的小数和整数部分以两个独立的数组形式返回

函数用法示例

import numpy as np

a_range = np.arange(5)
print(a_range)
# result: [0 1 2 3 4]

a_ones = np.ones((2, 3))
print(a_ones)
# result: 
# [[1. 1. 1.] 
# [1. 1. 1.]]

a_zeros = np.zeros((2, 3))
print(a_zeros)
# result: 
# [[0. 0. 0.]
# [0. 0. 0.]]

a_full = np.full((2, 3), 4)
print(a_full)
# result:
# [[4 4 4]
# [4 4 4]]

a_eye = np.eye(3)
print(a_eye)
# result:
# [[1. 0. 0.]
# [0. 1. 0.]
# [0. 0. 1.]]

a = np.arange(9).reshape((3, 3))
a_ones_like = np.ones_like(a)
print(a_ones_like)
# result:
# [[1 1 1]
# [1 1 1]
# [1 1 1]]

a_zeros_like = np.zeros_like(a)
print(a_zeros_like)
# result:
# [[0 0 0]
# [0 0 0]
# [0 0 0]]

a_full_like = np.full_like(a, 66)
print(a_full_like)
# result:
# [[66 66 66]
# [66 66 66]
# [66 66 66]]


a = np.arange(1, 5)
a_log = np.log(a)
print(a_log)
# result: [0.         0.69314718 1.09861229 1.38629436]

a_rint = np.rint(a_log)
print(a_rint)
# result: [0. 1. 1. 1.]

a_modf = np.modf(a_rint)
print(a_modf)
# result: (array([0., 0., 0., 0.]), array([0., 1., 1., 1.]))