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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