import numpy as np
# 通過np.array()方法創(chuàng)建一個(gè)名為array的array類型，參數(shù)是一個(gè)list
array = np.array([1, 2, 3, 4])
print(array)
# 結(jié)果為：[1 2 3 4]
# 獲取array中元素的最大值
print(array.max())
# 結(jié)果為：4
# 獲取array中元素的最小值
print(array.min())
# 結(jié)果為：1
# 獲取array中元素的平均值
print(array.mean())
# 結(jié)果為：2.5
# 直接將array乘以2，python將每個(gè)元素都乘以2
print(array*2)
# 結(jié)果為：[2 4 6 8]
print(array+1)
# 結(jié)果為：[2 3 4 5]
print(array/2)
# 結(jié)果為：[0.5 1.  1.5 2. ]
# 將每一個(gè)元素都除以2，得到浮點(diǎn)數(shù)表示的結(jié)果
print(array % 2)
# 結(jié)果為：[1 0 1 0]
array_1 = np.array([1, 0, 2, 0])
# 獲取該組數(shù)據(jù)中元素值最大的那個(gè)數(shù)據(jù)的首個(gè)索引，下標(biāo)從0開始
print(array_1.argmax())
# 結(jié)果為：2

import numpy as np
# 創(chuàng)建一個(gè)二維數(shù)組，用以表示一個(gè)3行2列的矩陣
array = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print(array)
# 查看數(shù)據(jù)的維度屬性，下面輸出結(jié)果（3，2）表示3行2列
print(array.shape)
# 結(jié)果為：(3, 2)
# 查看元素個(gè)數(shù)
print(array.size)
# 結(jié)果為：6
# 查看元素最大值的索引
print(array.argmax())
# 結(jié)果為：5
# 將shape為（3，2）的array轉(zhuǎn)換為一行表示
print(array.flatten())
# 結(jié)果為：[1 2 3 4 5 6]
# 我們可以看到，flatten()方法是將多維數(shù)據(jù)“壓平”為一維數(shù)組的過程
#將array數(shù)據(jù)從shape為（3，2）的形式轉(zhuǎn)為（2，3）的形式
print(array.reshape(2, 3))
'''結(jié)果為：
[[1 2 3]
 [4 5 6]]'''
#將array數(shù)據(jù)從shape為（3，2）的形式轉(zhuǎn)為（1，6）的形式
print(array.reshape(1, 6))
# 結(jié)果為：[[1 2 3 4 5 6]]

import numpy as np
# 生成所有元素為
array_zeros = np.zeros((2, 3, 3))
print(array_zeros)
'''結(jié)果為：
[[[0. 0. 0.]
  [0. 0. 0.]
  [0. 0. 0.]]
 [[0. 0. 0.]
  [0. 0. 0.]
  [0. 0. 0.]]]
'''
array_ones = np.ones((2, 3, 3))
print(array_ones)
'''結(jié)果為：
[[[1. 1. 1.]
  [1. 1. 1.]
  [1. 1. 1.]]
 [[1. 1. 1.]
  [1. 1. 1.]
  [1. 1. 1.]]]
'''
print(array_ones.shape)
# 結(jié)果為：(2, 3, 3)

# 生成一個(gè)array，從0遞增到10，步長為1
array_arange = np.arange(10)
print(array_arange)
# 結(jié)果為：[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
# 生成一個(gè)array，從0遞增到10，步長為2
array_arange_1 = np.arange(0, 10, 2)
print(array_arange_1)
# 結(jié)果為：[0 2 4 6 8]
# 生成一個(gè)array，將0-10等分為5部分
array_linspace = np.linspace(0, 10, 5)
print(array_linspace)
# 結(jié)果為：[ 0.   2.5  5.   7.5 10. ]

import numpy as np
# 取絕對值
print(np.abs([1, -2, 3, -4]))
# [1 2 3 4]
# 求正弦值
print(np.sin(np.pi/2))
# 1.0
# 求反正切值
print(np.arctan(1))
# 0.7853981633974483
# 求e的2次方
print(np.exp(2))
# 7.38905609893065
# 求2的三次方
print(np.power(2, 3))
# 8
# 求向量[1,2]與[3,4]的點(diǎn)積
print(np.dot([1, 2], [3, 4]))
# 11
# 求開方
print(np.sqrt(4))
# 2.0
# 求和
print(np.sum([1, 2, 3, 4]))
# 10
# 求平均值
print(np.mean([1, 2, 3, 4]))
#2.5 
# 求標(biāo)準(zhǔn)差
print(np.std([1, 2, 3, 4]))
# 1.118033988749895

import numpy as np
vector_a = np.array([1, 2, 3])
vector_b = np.array([2, 3, 4])
# 定義兩入向量vector_a與vector_b
m = np.dot(vector_a, vector_b)
# 將兩個(gè)向量相乘，在這里也就是點(diǎn)乘，結(jié)果為20
print(m)
n = vector_a.dot(vector_b)
print(n)
# 將vector_a與vector_b相乘，結(jié)果為20
o = np.dot(vector_a, vector_b.T)
print(o)
'''
將一個(gè)行向量與一個(gè)列向量叉乘的結(jié)果相當(dāng)于將兩個(gè)行向量求點(diǎn)積，這里測試了dot()方法。其中array類型的T()方法表示轉(zhuǎn)置。
測試結(jié)果表明:
dot()方法默認(rèn)對兩個(gè)向量求點(diǎn)積。對于符合叉乘格式的矩陣，自動進(jìn)行又乘。'''
# 我們看一下下面這個(gè)例子:
matrix_a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 定義一個(gè)2行2列的方陣
matrix_b = np.dot (matrix_a, matrix_a.T)
# 這里將該方陣與其轉(zhuǎn)置叉乘，將結(jié)果賦予matrix_b變量
print(matrix_b)
'''結(jié)果為:
array([[5，11]，
[11，25]])'''
p = np.linalg.norm([1, 2])
print(p)
# 求一個(gè)向量的范數(shù)的值，結(jié)果為2.2360679774997898
# 如果norm()方法沒有指定第2個(gè)參數(shù)，則默認(rèn)為求2范數(shù)
np.linalg.norm([1, -2], 1)
# 指定第2個(gè)參數(shù)值為1,即求1范數(shù)。我們在前面介紹過,1范數(shù)的結(jié)果為向量中各元素絕對值之和,結(jié)果為3.0
q = np.linalg.norm([1, 2, 3, 4], np. inf)
print(q)
# 求向量的無窮范數(shù),其中np.inf表示正無窮，也就是向量中元素值最大的那個(gè)，其結(jié)果為4.0
r = np.linalg .norm([1, 2, 3, 4], -np.inf)
print(r)
# 同理,求負(fù)無窮范數(shù)的結(jié)果為1, 也就是向量中元素的最小值
# 求行列式
s = np.linalg.det(matrix_a)
print(s)
# -2.0000000000000004
t = np.trace(matrix_a)
print(t)
# 求矩陣matrix_a的跡,結(jié)果為5
u = np.linalg.matrix_rank(matrix_a)
# 求矩陣的秩,結(jié)果為2
print(u)
v = vector_a * vector_b
# 使用*符號將兩個(gè)向量相乘，是將兩個(gè)向量中的元素分別相乘，也就是我們所講到的哈達(dá)馬乘積
print(v)
# [ 2  6 12]
w = vector_a ** vector_b
print(w)
# 使用二元運(yùn)算符**對兩個(gè)向量進(jìn)行操作,結(jié)果為array([1, 8, 81]，dtype = int32)
# 表示將向量vector. a中元素對應(yīng)vector. b中的元素值求冪運(yùn)算。例如最終結(jié)果[1,8,81]可以表示為[1*1,2*2*2,3*3*3*3]
# 求逆矩陣
z = np.linalg.inv(matrix_a)
print(z)
'''
[[-2.   1. ]
 [ 1.5 -0.5]]'''
 

import numpy as np
# 設(shè)置隨機(jī)數(shù)種子
np.random.seed()
# 從[1,3）中生成一個(gè)整型的隨機(jī)數(shù)，連續(xù)生成10個(gè)
a = np.random.randint(1, 3, 10)
print(a)
# [1 1 1 2 1 1 1 1 2 2]
# 若要連續(xù)產(chǎn)生[1,3}之間的浮點(diǎn)數(shù)，可以使用以下方法:
# ①
b = 2*np.random.random(10)+1
print(b)
'''
[2.88458839 2.07004167 2.80814156 1.83247535 2.33649809 2.62763357
 2.0549351  2.33464915 1.70562208 2.66257726]'''
# ②
c = np.random.uniform(1, 3, 10)
print(c)
'''
[1.76967412 1.37703868 2.48838004 1.45986254 2.04487418 2.51107658
 1.25673115 1.31416097 2.56218317 2.90575438]'''
# 生成一個(gè)滿足正態(tài)分布(高斯分布)的矩陣,其維度是4*4
d = np. random.normal(size=(4, 4))
print(d)
'''
[[ 0.76164366  0.11588368  0.49221559 -0.28222691]
 [ 0.47638143 -0.21197541 -1.0776362   0.49241666]
 [ 0.26038756 -0.20406522  1.11210954 -1.191425  ]
 [ 0.58255677  1.84047863 -0.21366512 -0.85425828]]'''
# 隨機(jī)產(chǎn)生10個(gè)n=5、p=0.5的二項(xiàng)分布數(shù)據(jù):
e = np.random.binomial(n=5, p=0.5, size=10)
print(e)
# [1 1 5 2 1 2 1 2 1 2]
# 產(chǎn)生一個(gè)0到9的序列
data = np.arange(10)
print(data)
# [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
# 從data數(shù)據(jù)中隨機(jī)采集5個(gè)樣本，采集過程是有放回的
f = np.random.choice(data, 5)
print(f)
# [1 7 3 3 4]
# 從data數(shù)據(jù)中隨機(jī)采集5個(gè)樣本，采集過程是沒有放回的
g = np.random.choice(data, 5, replace=False)
print(g)
# [8 9 1 5 0]
# 對data進(jìn)行亂序
h = np.random.permutation(data)
print(h)
# [8 5 3 9 2 0 4 6 1 7]
# 對data進(jìn)行亂序，并替換為新的data
np.random.shuffle(data)
print(data)
# [9 7 0 3 8 5 2 1 4 6]