Numpy——ndarray对象

什么是ndarray对象

NumPy为什么能够受到各个数据科学从业人员的青睐与追捧，其实很大程度上是因为NumPy在向量计算方面做了很多优化，接口也非常友好（总之就是用起来很爽）。而这些其实都是在围绕着NumPy的一个核心数据结构ndarray（也就是n维数组）。ndarray是同质的。同质的意思就是说N维数组里的所有元素必须是属于同一种数据类型的。

ndarray对象实例化好了之后，包含了一些基本的属性。比如shape，ndim，size，dtype。其中：

• shape:ndarray对象的形状，由一个tuple表示；

• ndim:ndarray对象的维度；

• size:ndarray对象中元素的数量；

• dtype:ndarray对象中元素的数据类型，例如int64，float32等。

例如：

a = np.array([[1,5,9,7,3],
       [3,5,7,9,1],
       [6,5,4,2,8]])
# 打印a的shape，ndim，size，dtype
print(a.shape)
print(a.ndim)
print(a.size)
print(a.dtype)

结果：

ndarray的shape是(3, 5)(代表3行5列)；

ndim是2(因为矩阵有行和列两个维度)；

size是15(因为矩阵总共有15个元素)；

dtype是int32(因为矩阵中元素都是整数，并且用32位整型足够表示矩阵中的元素)。

如何实例化ndarray对象

使用array函数实例化ndarray对象

import numpy as np
# 使用列表作为初始值，实例化ndarray对象a
a = np.array([1,5,9])
# 打印ndarray对象a
print(a)

结果：

使用zeros，ones，empty函数实例化ndarray对象

通常在写代码的时候，数组中元素的值一般都喜欢先初始化成0，如果使用array的方式实例化ndarray对象的话，虽然能实现功能，但显得很麻烦（首先要有一个全是0的list）。那有没有简单粗暴的方式呢，有！！那就是zeros函数，你只需要把ndarray的shape作为参数传进去即可。

import numpy as np
# 实例化ndarray对象a，a是一个4行5列的矩阵，矩阵中元素全为0
a = np.zeros((4, 5))
# 打印ndarray对象a
print(a)

结果：

 如果想把数组中的元素全部初始化成1，聪明的你应该能想到就是用ones函数，ones的用法与zeros一致。

import numpy as np
# 实例化ndarray对象a，a是一个4行5列的矩阵，矩阵中元素全为1
a = np.ones((4, 5))
# 打印ndarray对象a
print(a)

结果：

 想要用随机值作为初始值来实例化ndarray对象，empty函数能够满足你。

import numpy as np
# 实例化ndarray对象a，a是一个4行5列的矩阵，矩阵中元素全为随机值
a = np.empty((4, 5)) 
# 打印ndarray对象a
print(a)

结果：