python numpy

NumPyndarray对象

NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。

import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
print (a)

输出结果如下:

[1 2 3]

import numpy as np
a = np.array([[1,  2],  [3,  4]])
print (a)

输出结果如下:

[[1  2]
 [3  4]]

array 函数 : numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

参数说明:

名称描述object数组或嵌套的数列dtype数组元素的数据类型,可选copy对象是否需要复制,可选order创建数组的样式,C为行方向,F为列方向,A为任意方向(默认)subok默认返回一个与基类类型一致的数组ndmin指定生成数组的最小维度

NumPy数组属性

ndarray.ndim 用于返回数组的维数,等于秩。

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print (a.ndim)

输出结果为:

ndarray.shape返回的是一个二维数组,数组中的值分别表示行数和列数。

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print (a.shape)

输出结果为:

(2, 3)

ndarray.shape也可以调整数组的形状(维度)。

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
a.shape =  (3,2)
print (a)

输出结果为:

[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

除此之外,numpy也提供了 reshape 函数来调整数组大小。

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
a = a.reshape(3,2)
print (a)

输出结果为:

[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

NumPy创建数组

创建指定大小的数组,数组元素以 0 来填充: numpy.zeros(shape, dtype = float)

import numpy as np

x = np.zeros(5)
print(x)

y = np.zeros((5,), dtype = np.int)
print(y)

z = np.zeros((2,2), dtype = [('x', int), ('y', float)])
print(z)

输出结果为:

[0. 0. 0. 0. 0.]
[0 0 0 0 0]
[[(0, 0.) (0, 0.)]
 [(0, 0.) (0, 0.)]]

从已有的数组创建数组

numpy.asarray 类似 numpy.array,但 numpy.asarray 参数只有三个,比 numpy.array 少两个。
numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)

实例:

import numpy as np

x =  [1,2,3]
a = np.asarray(x)
print (a)

NumPy 从数值范围创建数组

numpy 包中的使用 arange 函数创建数值范围并返回 ndarray 对象,函数格式如下: numpy.arange(start, stop, step, dtype)
根据 start 与 stop 指定的范围以及 step 设定的步长,生成一个 ndarray。

参数说明:

参数描述start起始值,默认为0stop终止值step步长,默认为1dtype返回ndarray的数据类型,如果没有提供,则会使用输入数据的类型。

生成 0 到 5 的数组:

import numpy as np

x = np.arange(5, dtype =  float)
print (x)

输出结果如下:

[0.  1.  2.  3.  4.]

设置了起始值、终止值及步长:

import numpy as np
x = np.arange(10,20,2)
print (x)

输出结果如下:

[10  12  14  16  18]

Original: https://blog.csdn.net/BullMilk/article/details/121307061
Author: BullMilk
Title: python numpy

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