Python——ndarray多维数组基本操作(1)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python——ndarray多维数组基本操作(1)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

参考技术A

数组允许进行批量操作而无需使用for循环,因此更加简便,这种特性也被称为向量化。任何两个等尺寸之间的算术操作都应用逐元素操作的方式进行。

同尺度数组之间的比较,会产生一个布尔型数组。

上述操作均是在同尺度数组之间进行的,对于不同尺度数组间的操作,会使用到广播特性。

索引:获取数组中特定位置元素的过程;
切片:获取数组元素子集的过程。

new_a = a.astype(new_type)

astype()方法一定会创建新的数组(原始数据的一个拷贝),即使两个类型一致。

ls = a.tolist()

转置是一种特殊的数据重组形式,可以返回底层数据的视图而不需要复制任何内容。
数组拥有 transpose 方法,也有特殊的 T 属性。

对于更高纬度的数组, transpose 方法可以接受包含轴编号的元组,用于转置轴。

ndarray的 swapaxes 方法,通过接受一对轴编号作为参数,并对轴进行调整用于重组数据。
swapaxes 方法返回的是数据的视图,而没有对数据进行复制。

Reference:
《Python for Data Analysis:Data Wrangling with Pandas,Numpy,and IPython》

以上是关于Python——ndarray多维数组基本操作(1)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

NumPy之:ndarray多维数组操作

Python数组及其基础操作Numpy ndarray

Numpy(上)

python之numpy多维数组

python模块 - numpy

python之numpy的基本使用