Python总结

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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总结相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

python: numpy--函数 shape用法

shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是查看矩阵或者数组的维数。

举例说明:

建立一个3×3的单位矩阵e, e.shape为(3,3),表示3行3列,第一维的长度为3,第二维的长度也为3

>>> e = eye(3)  
>>> e  
array([[ 1.,  0.,  0.],  
       [ 0.,  1.,  0.],  
       [ 0.,  0.,  1.]])  
>>> e.shape  
(3, 3)

建立一个一维矩阵b, b.shape 为矩阵的长度

>>> b =array([1,2,3,4])  
>>> b.shape  
(4,)  
#可以简写  
>>> shape([1,2,3,4])  
(4,)

建立一个4×2的矩阵c, c.shape[1] 为第一维的长度,c.shape[0] 为第二维的长度。

>>> c = array([[1,1],[1,2],[1,3],[1,4]])  
>>> c.shape  
(4, 2)  
>>> c.shape[0]  
4  
>>> c.shape[1]  
2

一个单独的数值,返回值为空

>>> shape(3)  
()


Python的Zip函数

zip函数接受任意多个(包括0个和1个)序列作为参数,返回一个tuple列表。具体意思不好用文字来表述,直接看示例:

1.示例1:

x = [1, 2, 3]

y = [4, 5, 6]

z = [7, 8, 9]

xyz = zip(x, y, z)

print xyz

运行的结果是:

[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

从这个结果可以看出zip函数的基本运作方式。

2.示例2:

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6, 7]
xy = zip(x, y)
print xy

运行的结果是:

[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

从这个结果可以看出zip函数的长度处理方式。

3.示例3:

x = [1, 2, 3]
x = zip(x)
print x

运行的结果是:

[(1,), (2,), (3,)]

从这个结果可以看出zip函数在只有一个参数时运作的方式。

4.示例4:

x = zip()
print x

运行的结果是:

[]

从这个结果可以看出zip函数在没有参数时运作的方式。

5.示例5:

x = [1, 2, 3]

y = [4, 5, 6]

z = [7, 8, 9]

xyz = zip(x, y, z)

u = zip(*xyz)

print u

运行的结果是:

[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]

一般认为这是一个unzip的过程,它的运行机制是这样的:

在运行zip(*xyz)之前,xyz的值是:[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

那么,zip(*xyz) 等价于 zip((1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9))

所以,运行结果是:[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]

注:在函数调用中使用*list/tuple的方式表示将list/tuple分开,作为位置参数传递给对应函数(前提是对应函数支持不定个数的位置参数)

6.示例6:

x = [1, 2, 3]
r = zip(* [x] * 3)
print r

运行的结果是:

[(1, 1, 1), (2, 2, 2), (3, 3, 3)]

它的运行机制是这样的:

[x]生成一个列表的列表,它只有一个元素x

[x] * 3生成一个列表的列表,它有3个元素,[x, x, x]

zip(* [x] * 3)的意思就明确了,zip(x, x, x)


Python np.where()函数

numpy.where()函数是三元表达式x if condition else y的矢量化版本。假设我们有一个布尔数组和两个值数组:

x = np.array([1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5])  
y = np.array([2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5])  
condition = np.array([True, False, True, True, False])

假设我们想要根据condition中的值选取x和y的值:当condition中的值为True时,选取x的值,否则从y中选取。

result = np.where(condition, x, y)

打印的结果为:【1.1, 2.2, 1.3, 1.4, 2.5】


Python np.meshgrid()函数

meshgrid函数通常在数据的矢量化上使用,但是使用的方法我暂时还不是很明确。而meshgrid的作用适用于生成网格型数据,可以接受两个一维数组生成两个二维矩阵,对应两个数组中所有的(x,y)对。接下来通过简单的shell交互来演示一下这个功能的使用,并做一下小结。

       交互显示:

>>> X, Y = np.meshgrid([1,2,3], [4,5,6,7])
>>> X
array([[1, 2, 3],
       [1, 2, 3],
       [1, 2, 3],
       [1, 2, 3]])
>>> Y
array([[4, 4, 4],
       [5, 5, 5],
       [6, 6, 6],
       [7, 7, 7]])

由上面的交互可以看出,meshgrid的作用是根据传入的两个一维数组参数生成两个数组元素的列表。如果第一个参数是xarray,维度是xdimesion,第二个参数是yarray,维度是ydimesion。那么生成的第一个二维数组是以xarray为行,ydimesion行的向量;而第二个二维数组是以yarray的转置为列,xdimesion列的向量。

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