Numpy学习-(2)

 我学习numpy过程的记录

1. 切片和索引

（1） 两种切片方式示例：

(2) 多维数组：

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])
print(a)
# 从某个索引处开始切割
print('从数组索引 a[1:] 处开始切割')
print(a[1:])
print (a[...,1]) # 第2列元素
print (a[1,...]) # 第2行元素

结果：
[[1 2 3]
[3 4 5]
[4 5 6]]
————————
从数组索引 a[1:] 处开始切割
——————————
[[3 4 5]
[4 5 6]]
————————
[2 4 5]
————————
[3 4 5]
```

 2. Numpy中数学计算函数

import numpy as np

a = np.array([1,30,45,60,90])
print ('不同角度的正弦值：')
# 通过乘 pi/180 转化为弧度 
print (np.sin(a*np.pi/180))
print ('
')
print ('数组中角度的余弦值：')
print (np.cos(a*np.pi/180))
print ('
')
print ('数组中角度的正切值：')
print (np.tan(a*np.pi/180))
print ('数组的自然对数值： ')
print (np.log(a))
print ('数组的10为底对数值： ')
print (np.log10(a))

  3. 做项目时遇到的小问题

Numpy初始化数组的range方法，创建了数组默认是一个行向量。但是有时候，我们需要用列向量，我们可以用reshape函数，来改变数组形状。
例子如下：