Numpy

Numpy和資料庫

資料庫

導入pymysql全部包

連接配接資料庫，填相關參數資料

引入cursor指令，填寫相關sql語句

列印資訊

送出事務（查詢操作不需要事務）

關閉

​ from pymysql import *

​ conn = connect(“localhost”,“root”,“m123”,“food”,3306)

​ cur = conn.cursor()

​ count = cur.execute(“insert into userinfo(loginname,loginpass) values(‘wangwu’,999)”)

​ print(count)

​ conn.commit()

​ conn.close()

nimpy庫–友善使用 數組和矩陣

Numpy基礎

​ numpy的主要對象是同種元素的多元數組

​ 次元(ndim)叫做軸（axes）

​ 軸的個數叫秩（rank）

​ 軸上的個數叫shape

​ 類型 dtype

沒什麼說的就是練，行列定位依舊懵逼，有沒有一起探讨的夥伴

'''建立矩陣-1'''
# import numpy as np
# array = np.array([1,2,3])
# # 列印的依次是：   軸  軸上的個數  一共幾個值  矩陣類型
# print(array.ndim)
# print(array.shape)
# print(array.size)
# print(array.dtype)
#
# print("**************")
# array1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
# print(array1.ndim)
# print(array1.shape)
# print(array1.size)
# print(array1.dtype)

'''建立矩陣-2 arange(star,stop,stape,type)'''
# import numpy as np
# array3 = np.arange(1,10).reshape(3,3)
# print(array3)
# print(array3.ndim)

'''建立矩陣-3 通過随機數生成矩陣    最小值1，最大值9，取12個'''
# import numpy as np
# arrary4 = np.random.randint(1,10,12).reshape(2,3,2)
# print(arrary4)

'''建立矩陣-4 通過固定值生成矩陣'''
# arrary5 = np.ones(9).reshape(3,3)
# print(arrary5)
# arrary5 = np.zeros(9).reshape(3,3)
# print(arrary5)

'''常用函數'''
# # where(條件)
# import numpy as np
# arrary7 = np.random.randint(1,10,9).reshape(3,3)
# print(arrary7)
# # 過濾矩陣中小于5的資料，并用0替換小于5的資料
# print(np.where(arrary7>5,arrary7,0))
# # 以索引位取值
# print(arrary7[2][2])

'''切片'''
import numpy as np
# arrary8 = np.random.randint(1,10,16).reshape(4,4)
# print(arrary8)
# 取出第一行所有值
# print(arrary8[0])
# 取出第一列所有值
# print(arrary8[:,0])
# 取第一行和第三行
# print(arrary8[0::2,])
# 取第二列和第四列
# print(arrary8[::,1::2])
# 取第一行和第三行的取第二列和第四列
# print(arrary8[0::2,1::2])

'''周遊矩陣資料'''
# arrary9 = np.random.randint(1,10,20).reshape(4,5)
# # arrary10 = np.ones(20).reshape(4,5)
# arrary10 = np.ones(20).reshape(5,4)
# print(arrary9)
# print(arrary10)
# 周遊矩陣資料
# for i in range(0,arrary9.shape[0]):
#     for j in range(0,arrary9.shape[1]):
#         print(arrary9[i][j],end="\t")
#     print()

'''基本運算'''
# # 累加矩陣所有值
# print(arrary9.sum())
# # 累加每列值
# print(arrary9.sum(0))
# # 累加每行值
# print(arrary9.sum(1))

# 矩陣加法（45）
# print(arrary9+arrary10)
# 矩陣減法（45）
# print(arrary9-arrary10)
# 矩陣乘法（54）
# print(np.dot(arrary9,arrary10))
# 矩陣轉置
# print(arrary9.T)
# 矩陣的逆
# arrary11 = np.random.randint(1,10,9).reshape(3,3)
# print(np.linalg.inv(arrary11))
# 矩陣的數乘
# print(2 * arrary9)

'''形狀操作'''
# arrary11 = np.random.randint(1,10,9).reshape(3,3)
# arrary12 = np.ones(9).reshape(3,3)
# print(arrary11)
# # ravel 扁平化處理
# print(arrary11.ravel())
# # vstack、row_stack      按行拼接矩陣，變長  列不動
# print(np.vstack((arrary11,arrary12)))
# # hstack、column_stack   按列拼接矩陣，變長  行不動
# print(np.hstack((arrary11,arrary12)))
# split 切   最後的0是行切，1是列切  注意切分的塊不能超過軸數3
# print(np.split(arrary11,3,0))
# # vsplit 行切
# print(np.vsplit(arrary11,3))
# # hsplit 列切
# print(np.vsplit(arrary11,3))