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。
ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。
ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。
ndarray 内部由以下内容组成:
一个指向数据(内存或内存映射文件中的一块数据)的指针。
数据类型或 dtype,描述在数组中的固定大小值的格子。
一个表示数组形状(shape)的元组,表示各维度大小的元组。
一个跨度元组(stride),其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要"跨过"的字节数。

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

结果:

[1, 2, 3]
# 多于一个维度  
import numpy as np 
a = np.array([[1,  2],  [3,  4]])  
print (a)

结果:

[[1, 2] 
 [3, 4]]

数据类型对象 (dtype)

import numpy as np
# 使用标量类型
# int8, int16, int32, int64 四种数据类型可以使用字符串 'i1', 'i2','i4','i8' 代替
dt = np.dtype(np.int32)
print(dt)

结果:

int32
dt = np.dtype('i4')
print(dt)
dt = np.dtype('<i4')
print(dt)

结果;

int32
int32

类型字段名可以用于存取实际的 age 列

import numpy as np
dt = np.dtype([('age',np.int8)]) 
a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt) 
print(a['age'])

结果:

[10 20 30]

ndarray.ndim
ndarray.ndim 用于返回数组的维数,等于秩。

import numpy as np 
a = np.arange(24)  
print (a.ndim)             # a 现只有一个维度
# 现在调整其大小
b = a.reshape(2,4,3)  # b 现在拥有三个维度
print (b.ndim)

结果:

1
3

ndarray.shape
ndarray.shape 表示数组的维度,返回一个元组,这个元组的长度就是维度的数目,即 ndim 属性(秩)。比如,一个二维数组,其维度表示"行数"和"列数"。
ndarray.shape 也可以用于调整数组大小。

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

结果:

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

结果;

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

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]]) 
b = a.reshape(3,2)  
print (b)

结果:

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

ndarray.itemsize
ndarray.itemsize 以字节的形式返回数组中每一个元素的大小。
例如,一个元素类型为 float64 的数组 itemsiz 属性值为 8(float64 占用 64 个 bits,每个字节长度为 8,所以 64/8,占用 8 个字节),又如,一个元素类型为 complex32 的数组 item 属性为 4(32/8)。

import numpy as np 
 
# 数组的 dtype 为 int8(一个字节)  
x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.int8)  
print (x.itemsize)
 
# 数组的 dtype 现在为 float64(八个字节) 
y = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.float64)  
print (y.itemsize)

结果;

1
8

numpy.zeros
创建指定大小的数组,数组元素以 0 来填充:

import numpy as np
 
# 默认为浮点数
x = np.zeros(5) 
print(x)
 
# 设置类型为整数
y = np.zeros((5,), dtype = np.int) 
print(y)
 
# 自定义类型
z = np.zeros((2,2), dtype = [('x', 'i4'), ('y', 'i4')])  
print(z)

结果:

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

numpy.ones

import numpy as np
 
# 默认为浮点数
x = np.ones(5) 
print(x)
# 自定义类型
x = np.ones([2,2], dtype = int)
print(x)

结果:

[1. 1. 1. 1. 1.]
[[1 1]
 [1 1]]

numpy.arange

import numpy as np
x = np.arange(5)  
print (x)

结果:

[0  1  2  3  4]

事例二

import numpy as np
 
# 设置了 dtype
x = np.arange(5, dtype =  float)  
print (x)

结果;

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

设置了起始值、终止值及步长:

实例

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

输出结果如下:

[10  12  14  16  18]

numpy.linspace
numpy.linspace 函数用于创建一个一维数组,数组是一个等差数列构成的
下实例用到三个参数,设置起始点为 1 ,终止点为 10,数列个数为 10。
实例

import numpy as np
a = np.linspace(1,10,10)
print(a)

输出结果为:

[ 1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9. 10.]

numpy.logspace

import numpy as np
# 默认底数是 10
a = np.logspace(1.0,  2.0, num =  10)  
print (a)

NumPy 切片和索引
ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改,与 Python 中 list 的切片操作一样。
ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引,切片对象可以通过内置的 slice 函数,并设置 start, stop 及 step 参数进行,从原数组中切割出一个新数组。
实例

import numpy as np
a = np.arange(10)
s = slice(2,7,2)   # 从索引 2 开始到索引 7 停止,间隔为2
print (a[s])

输出结果为:

[2  4  6]