#python - Numpy learning

import numpy as np

#---Numpy学习笔记---（第四章）---

#切片，浅拷贝

a = np.arange(10)

print(a)

b= a[2:7]

print(b)

a[5] = 1000

print(a)

print(b)#切片返回的是原数组对象的试图。共享底层的数据。

##########

print("part 2")

index = np.array([0,1,9])

print(index)

a= np.arange(10,0,-1)

print (a)

print(a[[0,1,-2]])

#返回原数组对象副本

a = np.array([1,3,5,7])

print (a)

b= a[:2]

print(b)

b= a[[0,1]]

print(b)

a[0] = 1000

print(a)

print(b)

#布尔型数组进行索引print

print("布尔型数组进行索引")

a = np.array([5,12,40,-43])

print(a)

b= np.array([True,False,False,True])

print(a[b])

print(a>0)

print(a[a>0])

#数组扁平化

print("数组扁平化")

a= np.arange(16).reshape((4,4))

b= a.ravel() #视图，共享底层元素

c = a.flatten()#副本，不互相受影响

a[0][0] = 99

print(b)

print(c)

f =c.reshape((2,8),order = "C") #C-行优先

print(f)

f= c.reshape((2,8),order = "F")#f-列优先

print(f)

#concatenate 连接数组函数

print("连接函数")

a = np.arange(6).reshape((2,3))

print(a)

b = np.arange(6,12).reshape((2,3))

print(b)

print(np.concatenate((a,b),axis = 0))

print(np.concatenate((a,b),axis = 1))

#dot

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

b= np.array([4,5,6])

print(np.dot(a,b))# 对位相乘，再相加

#矩阵的点积运算

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

b = np.array([[1,0],[1,0]])

print(np.dot(a,b)) #需要查一下点积的计算方式

#transpose

print("TRANSPOSE 转置")

a = np.arange(6).reshape(2,3)

print(a)

print(a.transpose((1,0)))

print(a.T)

# sort

print("np.sort")

a = np.array([3,2,-1,4,4])

print(a)

print(np.sort(a))

print(a.sort()) #None

print(np.unique(a))#删除重复元素，并排序

#np.where = 简化版if-else的矢量化版本

print("----np.where----条件为True，返回第二个参数，否则返回第三个。----")

a = np.array([10,20,30,40])

b = np.array([20,30,10,40])

c = np.where(a>b,a,b) #条件为True，返回第二个参数，否则返回第三个。

d = np.where(a==b,a,(b-a)) #条件为True，返回第二个参数，否则返回第三个。

print(c)

print(d)

#transpose