numpy系列(1)-数组创建及属性

1. 预

a               //查看a
a.dtype         //查看dtype类型
a.astype(int)   //将a转为int型

2. 创建ndarray

• 使用np.array方法

np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
np.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)])

• b. 使用arange

numpy.arange(start, stop, step, dtype=None)  //[开始， 停止)

• c. 使用linspace

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
    	□ start：序列的起始值。
    	□ stop：序列的结束值。
    	□ num：生成的样本数。默认值为50。
    	□ endpoint：布尔值，如果为真，则最后一个样本包含在序列内。
    	□ retstep：布尔值，如果为真，返回间距。
    	□ dtype：数组的类型。

• d. 使用ones/zeros

numpy.ones(shape, dtype=None, order='C')
	□ shape：用于指定数组形状，例如（1， 2）或 3。
	□ dtype：数据类型。
	□ order：{'C'，'F'}，按行或列方式储存数组。

• e. 使用eye对角narray

numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype=<type 'float'>)
	□ N：输出数组的行数。
	□ M：输出数组的列数。
	□ k：对角线索引：0（默认）是指主对角线，正值是指上对角线，负值是指下对角线。

• f. 从已知数据创建,我们还可以从已知数据文件、函数中创建 ndarray。NumPy 提供了下面 5 个方法：

■ frombuffer（buffer）：将缓冲区转换为 1 维数组。
	□ np.fromfunction(lambda a, b: a + b, (5, 4))
	
■ fromfile（file，dtype，count，sep）：从文本或二进制文件中构建多维数组。
■ fromfunction（function，shape）：通过函数返回值来创建多维数组。
■ fromiter（iterable，dtype，count）：从可迭代对象创建 1 维数组。
■ fromstring（string，dtype，count，sep）：从字符串中创建 1 维数组。

3. ndarray数组属性，以a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])为例

• a. 转置

a.T
a.transpose()

• b. 输出数组类型

a.dtype

• c. 输出元素实部/虚部

a.real
a.imag

• d. 输出元素个数

a.size

• e. 输出单个元素字节数/总元素字节数

a.itemsize
a.nbytes

• f. 输出数组维度

a.ndim

• g. 输出数组形状

a.shape

• h. 用来遍历数组时，输出每个维度中步进的字节数组。注意是字节数

a.strides