Numpy常见用法

numpy.pad()

用来填充数据，可以按指定方式填充numpy数组。

pad(array, pad_width, mode, **kwargs)

返回值：数组

import numpy as np

arr2D = np.array([[1, 1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4, 4], [1, 2, 2, 3, 4]])
print(str(np.pad(arr2D, ((1,1), (1, 1)), 'constant', constant_values=(8, 9))))

#打印如下：
[[8 8 8 8 8 8 9]
 [8 1 1 2 3 4 9]
 [8 1 2 3 4 4 9]
 [8 1 2 2 3 4 9]
 [8 9 9 9 9 9 9]]

为了容易理解，这里用二维数组做示范

((1,1), (1, 1)) 该参数项的前一个(1,1)对应着一维，第二个(1,1)对应着二维。如果是高维数组的话，就往后继续补。拿三维举例，就是((1,1), (1,1), (1,1))

里边的数字1表示在当前维度上的前边和后边分别填充多大形状。也可以选择其他数字

画了个图，方便理解

第3个参数为填充的方式

constant：用连续一样的值填充。有参数项constant_values =（x, y）时前面用x填充，后面用y填充。缺省值为用0填充

edge：用边缘值填充

linear_ramp：边缘递减的填充方式

maximum, mean, median, minimum分别用最大值、均值、中位数和最小值填充

reflect, symmetric：对称填充。前一个是关于边缘对称，后一个是关于边缘外的空气对称

wrap：用原数组后面的值填充前面，前面的值填充后面

当然也可以用其他自定义的方式填充

numpy 中的几种乘法

1). np.dot()

同线性代数的矩阵乘法。

2). np.multiply() 或 *

计算的是矩阵对应位置元素的乘积。

numpy 中 ndarray 和 array区别

我们可以使用np.array()创建一个ndarry。np.array()是一个返回ndarry对象的方法。

numpy 中 shuffle 与 permutation 的区别

两者都是洗牌的功能。区别是：shuffle直接打乱原数据，而permutation是保留原数据顺序，返回一个新的被打乱的数据。

x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6])

print(np.random.permutation(x))
print(np.random.shuffle(x))
np.random.shuffle(x)
print(x)

#打印如下
[6 2 1 0 4 3 5]
None
[5 1 2 4 3 6 0]