Numpy入門 製作矩陣(數列)

應用篇

這次要介紹的是Numpy的一次元的矩陣(行列)。

用Numpy製作矩陣

首先我們來看看要怎麼製作矩陣,接著會介紹Numpy一些常用的手法。

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3])
# array([1, 2, 3])

製作各式各樣的數列

指定數列範圍,間隔

在指定數列範圍以及間隔時,我們會用到numpy的arrange。

import numpy as np

x = np.arrange(1, 5)  #製作1以上5未滿的數列 (以1為間隔)
# array ([1, 2, 3, 4])

x = np. arrange(1, 10, 2) #製作1以上5未滿的數列 (以2為間隔)
# array([1, 3, 5, 7, 9])

指定數列中數字的數量

當我們想指定一個數列中數字的數量時,我們會用到numpy的linspace功能。

import numpy as np

x = np.linspace(1, 5, 15)
# array([1.          , 1.28571429,  1.57142857,  1.85714286,  2.14285714,  2.42857143,
 2.71428571,  3.         , 3.28571429,  3.57142857,  3.85714286,  4.14285714,
 4.42857143,  4.71428571, 5.        ]) 

linspacek的功能是,你可以指定一個數列的頭跟尾以及總共有幾個數字,之後會按照等差來製作數列。

數列中數字的順序

我們在數數的時候會從1開始數,不過電腦在數的時候會從0開始,因此當我們想要讀取第一筆資料時我們的代碼必須打成第「0」筆。

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 讀取第0筆資料
x[0] #1

# 讀取第1筆資料
x[1] # 2

# 讀取第0~2筆資料
x[0:3]  #array([1, 2, 3])

## 讀取最後一筆資料

x[-1]  # 5

上面的代碼是在使用Python讀取資料時的一些小技巧,之後也會來練習一些比較複雜的數據以及數據的讀取方式!

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