numpy

一、numpy 数组对象(numpy.ndarray)

ndarray 是一个多维的数组类：

　　实际数据

　　描述信息

创建对象、索引、切片：

#python

import numpy as np

＃　创建ndarray 对象
a = np.arange(6)
print(a.shape)
print(a.dtype)
type(a)

b = np.array([1,1,2,4,5,6,0,7])

c = np.array([np.arange(3),np.arange(3)])
print(c.shape)
print(c.dtype)

d = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[0,4,6]]] , dtype=np.float32)
print(d.shape)
print(d.dtype)

e = np.zeros(5)
print(e.shape)
print(e.dtype)    #dtype('float64')

f = np.ones([2,6],dtype=np.int64)
print(f.shape)   #(2, 6)
print(f.dtype)


＃－－－－　索引和切片
a = np.arange(9)
a[3:7]    # array([3, 4, 5, 6])    包含左边的索引，不包含右边的索引
a[0:7:2]  #array([0, 2, 4, 6])    以２为步长
a[7::-1]   #array([7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0])  以-1为步长
a[7:0:-1]  #array([7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]) 

b = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[0,4,6]]])
b[0,1:,:]

数据类型

　　np.sctypeDict.keys()   查看完整的数据类型列表

　　dtype.itemsize  属性可以查看占用数据类型字节数，f.dtype.itemsize

二、ndarray一些常用的成员函数(reshape、ravel、flatten、transpose、resize)

ravel 和　flatten：将数组展平, flatten 会申请内存保存结果，ravel 返回视图

reshape 和 resize : 改变数组维度，resize 会直接修改所操作的数组

transpose: 转置矩阵

# python

import numpy as np
b = np.arange(24).reshape(2,3,4)
print(b)

print(b.flatten())

b.shape = (6,4)  # 可以直接改变维度

b.transpose()
b.resize((2,12))

 

三、数组组合、分割

import numpy as np

# ----- 组合　np.concatenate　更加灵活
a = np.arange(9).reshape(3,3)

b = a**2

# 水平组合
c = np.hstack((a,b))
c2 = np.concatenate((a,b),axis=1)

# 垂直组合
d = np.vstack((a,b))
d2 = np.concatenate((a,b),axis=0)
print(d2)

# 深度组合
e = np.dstack((a,b))

#----- 分割　np.split() 更加灵活
a = np.array([[1,4,6],[2,4,12],[3,9,22]])
print(a)

# 分割
print( np.split(a,3,axis=0) )
print( np.split(a,3,axis=1) )