关于 numpy

np.array(列表)

• 语法：np.array([2,3,4])
• 常用语法

print np.arange(0,7,1,dtype=np.int16) # 0为起点，间隔为1时可缺省(引起歧义下不可缺省)
print np.ones((2,3,4),dtype=np.int16) # 2页，3行，4列，全1，指定数据类型
print np.zeros((2,3,4)) # 2页，3行，4列，全0
print np.empty((2,3)) #值取决于内存
print np.arange(0,10,2) # 起点为0，不超过10，步长为2
print np.linspace(-1,2,5) # 起点为-1，终点为2，取5个点
print np.random.randint(0,3,(2,3)) # 大于等于0，小于3，2行3列的随机整数

numpy.hstack(tup)

• tup：ndarrays数组序列，除了一维数组的堆叠可以是不同长度外，其它数组堆叠时，除了第二个轴（列）的长度可以不同外，其它轴的长度必须相同。
• 示例

a = np.array((1,2,3))
b = np.array((2,3,4))
np.hstack((a,b))
输出：
array([1, 2, 3, 2, 3, 4])

a = np.array([[1],[2],[3]])
b = np.array([[2],[3],[4]])
np.hstack((a,b))
输出：
array([[1, 2],
       [2, 3],
       [3, 4]])

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

np.random

• np.random.rand(1000,2)
  • 1000行2列的随机矩阵，范围[0,1]
• np.random.randn(100)
  • 标准正态分布又称为u分布，是以0为均值、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）
• np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')
  • data=np.random.randint(1,3,3) 生成min=1,max=3,3组的一维数组
  • data=np.random.randint(1,10,(2,3)) 生成2行3列的数组
• np.random.standard_normal((3,2))
  • 产生标准正态分布随机数，参数代表它的形状
• np.random.random_integers(low,high=None,size=None)
  • 生成闭区间[low,high]上离散均匀分布的整数值;若high=None，则取值区间变为[1,low]
  • 后续不推荐用

np.linspace

• numpy.linspace(start, stop[, num=50[, endpoint=True[, retstep=False[, dtype=None]]]]])
  • start - 起始点，
  • stop - 结束点
  • num - 元素个数，默认为50，
  • endpoint - 是否包含stop数值，默认为True，包含stop值；若为False，则不包含stop值
  • retstep - 返回值形式，默认为False，返回等差数列组，若为True，则返回结果(array([samples, step])),
  • dtype - 返回结果的数据类型，默认无，若无，则参考输入数据类型。

import numpy as np

a = np.linspace(1,10,5,endpoint= True)
print(a) # [ 1.    3.25  5.5   7.75 10.  ]
b = np.linspace(1,10,5,endpoint= False)
print(b) #[1.  2.8 4.6 6.4 8.2]
c = np.linspace(1,10,5,retstep = False)
print(c) # [ 1.    3.25  5.5   7.75 10.  ]
d = np.linspace(1,10,5,retstep = True)
print(d) # (array([ 1.  ,  3.25,  5.5 ,  7.75, 10.  ]), 2.25)