标签:ndarry01 基础 学习 print 数组 np array Numpy Out
# NumPy:NumericalPython,即数值Python包,是Python进行科学计算的一个基础包
# Numpy是Python的开源数值计算扩展,是实现科学计算的包
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1)一个具有矢量算术运算和节省空间的多维数组,ndarray
2)用于对整数数据进行快速运算的标准函数ufunc
3)实用的线性代数,傅里叶变换,随机数生成。
4)提供高级的数值编程工具,矩阵数据类型,矢量处理,精密运算库,专为严格的数字处理而产生。
5)Numpy的数据结构:ndarry,一种多维数组对象
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# 导入numppy库
import numpy as np
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ndarry:N维数组
一种由相同类型的元素组成的多维数组,元素数量事先定好。
元素的数据类型有dtype对象来指定,每个ndarray只有一种dtype类型。
大小固定,创建数组时一旦指定好大小,就不会在发生改变。
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a=[(0,1,2,3,4),(1,2,3,4,5)]
print(a)
b=np.array(a)
print(b)
np.array([1,12,23,34,45])
[(0, 1, 2, 3, 4), (1, 2, 3, 4, 5)] [[0 1 2 3 4] [1 2 3 4 5]]Out[3]:
array([ 1, 12, 23, 34, 45])In [6]:
np.array([[30,32,35],[40,42,45],[50,52,55]])Out[6]:
array([[30, 32, 35], [40, 42, 45], [50, 52, 55]])In [9]:
mask=np.array([1,0,1,0,0,1],dtype=np.bool)
print(mask)
[ True False True False False True]In [12]:
a1=[mask,2]
print(a1)
[array([ True, False, True, False, False, True]), 2]In [14]:
np.array([2,22,52])Out[14]:
array([ 2, 22, 52])In [4]:
a2=np.array([[[3.4,5,6,8],[3,2.4,5,7]],[[2.3,4,5,6],[0.9,5,6,1]],[[9,6.7,3,2],[1,3,4,5]]])In [5]:
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ndarray属性:
ndim维度数量;shape表示各维度大小的元组(),数组的形状。
dtype说明数组元素数据类型的对象
size元素总个数。
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print(a2.ndim)
print(a2.dtype)
print(a2.shape)
print(a2.size)
3 float64 (3, 2, 4) 24In [22]:
ndarry01=np.array([[[1,2,3,5],[3,4,5,6],[4,5,6,7],[9,4,5,6]],[[9,8,4,5],[4,6,7,9],[9,5,3,1],[7,5,6,1]]],dtype=float)
print(ndarry01)
[[[1. 2. 3. 5.] [3. 4. 5. 6.] [4. 5. 6. 7.] [9. 4. 5. 6.]] [[9. 8. 4. 5.] [4. 6. 7. 9.] [9. 5. 3. 1.] [7. 5. 6. 1.]]]In [23]:
# ndarry的shape属性
# 去掉最外围的[],得到ndarray01[0],ndarray01[1]
# 层层去中括号对,每去一层,一个维度,去掉一层[],后的元素个数逗号隔开的,就是该维度元素的个数。
# 3维的数组,页-行-列
ndarry01[0]
ndarry01[1]Out[23]:
array([[9., 8., 4., 5.], [4., 6., 7., 9.], [9., 5., 3., 1.], [7., 5., 6., 1.]])In [25]:
# 再去掉第二层[],得到ndarray01[0][0],ndarray01[0][1],ndarray01[0][2],ndarray01[0][3]
ndarry01[0][0]Out[25]:
array([1., 2., 3., 5.])In [26]:
# 再来去掉一层
ndarry01[0,1,3]Out[26]:
6.0In [27]:
# array函数创建数组:接收一个普通的Python序列,转成ndarry
# 用列表创建
a3=np.array([
[
[3,4,5,6],
[4,5,6,7]
],
[
[1,2,3,4],
[2,3,4,5]
],
[
[9,8,7,6],
[4,5,6,7]
]
])In [28]:
print(a3)
[[[3 4 5 6] [4 5 6 7]] [[1 2 3 4] [2 3 4 5]] [[9 8 7 6] [4 5 6 7]]]In [29]:
# 用元组创建
b=np.array((
(
(1,2,3,4),(4,5,6,7),(9,3,4,5)
),
(
(0,2,3,4),(5,4,3,1),(4,8,9,2)
)
))In [6]:
# 用列表里面嵌套元组创建
c=np.array([
(
(1,2,3,4),(4,5,6,7),(9,3,4,5)
),
(
(0,2,3,4),(5,4,3,1),(4,8,9,2)
)
])In [7]:
print(c)
[[[1 2 3 4] [4 5 6 7] [9 3 4 5]] [[0 2 3 4] [5 4 3 1] [4 8 9 2]]]In [32]:
# 用函数创建
np.zeros((3,4))
np.ones((4,6))
np.empty((2,3,4))Out[32]:
array([[[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]], [[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]]])In [34]:
# arange函数创建一维数组:通过指定开始值,终值和步长来创建一维数组
np.arange(20)
np.arange(0,20,1)
np.arange(0,20,2)
np.arange(0,12).reshape(3,4)Out[34]:
array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]])In [35]:
#linspace函数:指定开始值,终值和元素个数创建一维数组,可以包含终值,等差数列
np.linspace(0,10,5)Out[35]:
array([ 0. , 2.5, 5. , 7.5, 10. ])In [37]:
# logspace函数:类似linspace,不过它创建等比数列
np.logspace(0,2,5)Out[37]:
array([ 1. , 3.16227766, 10. , 31.6227766 , 100. ])
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