import numpy as np
a = np.array([[1.1,2.1,3.1,4.1],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])  
a

numpy.array的數組切片

1.使用省略號來省略數組的參數的用法

print (a[...,1])   # 索引為1的列元素
print ('--------') 
print (a[1,...])   # 索引為1的行元素
print ('--------') 
print (a[...,1:])  # 索引為1的列及剩下的所有列元素
print ('--------') 
print (a[1:,...])  # 索引為1的行及剩下的所有行元素
print ('--------') 

2.采用冒號來省略數組的參數的切片用法

情況1.數字在冒號前

結論：可見，數字在冒號前，表示返回索引為行（列）及其以后的數據

情況2，數字在冒號后

列操作?

結論：數字在冒號后面返回的是前N行（列）數據，而不是索引?

應用

?a[:,:-1]返回除最后一列外的其他前N列，然后用mean()在y軸上取個平均數，repeat()方法在y軸方向上復制4次。

numpy的數組合并

numpy的常用函數講解

np.arange()

函數返回一個有終點和起點的固定步長的排列，如[1,2,3,4,5]，起點是1，終點是6，步長為1。
參數個數情況： np.arange()函數分為一個參數，兩個參數，三個參數三種情況
1）一個參數時，參數值為終點，起點取默認值0，步長取默認值1。
2）兩個參數時，第一個參數為起點，第二個參數為終點，步長取默認值1。
3）三個參數時，第一個參數為起點，第二個參數為終點，第三個參數為步長。其中步長支持小數

隨機函數seed()

一、功能

np.random.seed(n)函數用于生成指定隨機數。

二、參數

把seed()中的參數比喻成“堆”；eg. seed(5)：表示第5堆種子。

seed()中的參數被設置了之后，np.random.seed()可以按順序產生一組固定的數組，如果使用相同的seed()值，則每次生成的隨機數都相同。如果不設置這個值，那么每次生成的隨機數不同。但是，只在調用的時候seed()一下并不能使生成的隨機數相同，需要每次調用都seed()一下，表示種子相同，從而生成的隨機數相同。