anaconda命令

创建虚拟环境：

conda create -n 环境名 python=版本号

查看虚拟环境：

conda env list

进入环境：

conda activate 环境名

退出环境：

conda deactivate

删除环境：

conda remove -n 环境名称 --all

查看库是否安装

conda list 库名

查看支持的库版本

conda search 库名

jupyter notebook:通过pycharm来连接jupyter notebook 

快捷键：

1.命令模式

y:切换为代码

m:切换为文本

dd:删除当前cell

a:向上插入cell

b:向下插入cell

2.编辑模式

ctrl+/:注释

ctrl+z:撤销

ctrl+y:反向撤销

esc:退出当前编辑状态

3.执行模式

shift+回车：执行当前cell并创建一个新的cell

ctrl+回车：:执行当前cell并停留

Numpy

标量：有大小，无方向

矢量：有大小，有方法

导包：

import numpy as np

创建一个ndarray对象

arr1=np.arange(15).reshape(3,5)
print(arr1)

arange:从0-14，reshape:重构形状，三行五列，两数相乘要等于15

常用属性

形状：

# 演示numpy的常用属性
print(f'numpy的形状{arr1.shape}')

元素个数：

# 元素个数
print(f'numpy的元素个数{arr1.size}')

类型：

# 数据类型
print(f'numpy的数据类型{type(arr1)}')

元素的数据类型

# 元素的数据类型
print(f'numpy的元素数据类型{arr1.dtype}')

单个元素占用的字节数

# 占用的字节数
print(f'numpy占用的字节数{arr1.itemsize}')

维度

# 维度
print(f'numpy的维度{arr1.ndim}')

创建ndarray：多维的数组对象，中的元素的数据类型是相同的

将列表转化为数组

array:

# 列表转化为数组
my_list=[1,2,3,4,5]
print(type(my_list))

arr2=np.array(my_list)
print(arr2)
print(type(arr2))

arange：包含起始值，不包含结束值

# arange函数创建ndarray对象
# 起始结束和步长，元素的类型
arr3=np.arange(0,10,2,dtype=np.int64)
print(arr3)
print(type(arr3))
print(f'元素的类型是{arr3.dtype}')

随机数创建矩阵：

np.random.randint(起始值，结束值，size=(行，列))：生成范围，包左不包右的随机整数矩阵

# 通过随机数生成矩阵
arr4=np.random.randint(3,9,size=(2,6))
print(arr4)

生成随机小数的矩阵

np.random.uniform

arr5=np.random.uniform(3,9,size=(2,6))
print(arr5)
print(type(arr5))

reshape(行，列)进行重构：

arr5.reshape(3,4)

ndarray中的数据类型

1.dtype:指定数据类型     类型名+位数   例如： float64   int32

# 数据类型修改
# 创建ndarry

arr7=np.arange(0,10,2,dtype=np.float32)
print(arr7)
print(type(arr7))
print(arr7.dtype)

2.astype  转换数据类型

arr8=arr7.astype(np.float64)
print(arr8)
print(arr8.dtype)

创建等比数列：

参数1.起始值，指数

参数2.结束值，指数

参数3，表示元素的个数

这个头尾都包含

endpoint=True

包头不包尾

endpoint=Flase

修改底数值，默认为10

base=:

# 等比数列
a4=np.logspace(0,3,4, endpoint=True,dtype=np.float64)
print(a4)
print(a4.dtype)

# 修改默认值
a5=np.logspace(0,3,4, endpoint=True,dtype=np.float64, base=2)
print(a5)
print(a5.dtype)

等差数列与等比数列类似，没有base

retstep=True会显示公差，需要用变量来接收

import numpy as np
#步长
a7 ,into= np.linspace(1, 10, num=5, endpoint=False, dtype=np.float64,retstep=True)
print(a7)
print(a7.dtype)
print(into)