Numpy

Posted 2021-02-07 foremostxl

Numpy 属性

• ndim：维度
• shape：行数和列数
• size：元素个数

import numpy as np
# 定义数组
array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
print(array)
# ndim 维度的数量
print(‘维度的数量‘,array.ndim)
# 维度
print(‘维度‘,array.shape)
# 数组元素的个数
print(‘数组元素的个数‘,array.size)
# 对象元素的类型
print(‘对象元素的类型‘,array.dtype)
# 对象每个元素的大小、以字节为单位
print(‘对象每个元素的大小、以字节为单位‘,array.itemsize)
# 对象内存信息
print(‘ 对象内存信息‘,array.flags)

 创建数组

关键字 
array：创建数组
dtype：指定数据类型
zeros：创建数据全为0
ones：创建数据全为1
empty：创建数据接近0
arrange：按指定范围创建数据
linspace：创建线段

具体代码：

# 创建数组
import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
print(a)

[1 2 3]

# 指定数组类型 指定数据 dtype
a = np.array([1,2,3],dtype=np.float32)
print(a)

a2 = np.array([1,2,3],dtype=np.int32)
print(a2)

[1. 2. 3.]
[1 2 3]


# 创建特定数据
# 2行3列
a = np.array([[1,2,3],[3,2,1]])
print(a)
print(a.shape)
print(a.dtype)

[[1 2 3]
 [3 2 1]]
(2, 3)
int32

# 创建全零数组
# 数据全为0，3行4列 
# 默认为float
a = np.zeros((3,4))
print(a)
print(a.dtype)
[[0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]]
float64


# 创建全为1的数组, 同时也能指定这些特定数据的 dtype:
a = np.ones((3,4),dtype=np.int)
print(a)
print(a.dtype)
[[1 1 1 1]
 [1 1 1 1]
 [1 1 1 1]]
int32

# 创建全空数组, 其实每个值都是接近于零的数:
a = np.empty((3,4))
print(a)
print(a.dtype)

[[0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]]
float64

# 用 arange 创建连续数组:
# 10-19 的数据，2步长  arange用来创建数组
a = np.arange(10,20,2)
print(a)
print(a.dtype)

[10 12 14 16 18]
int32


# 使用 reshape 改变数据的形状
# 3行4列 ，0到11
a = np.arange(12).reshape((3,4))
print(a)
print(a.dtype)


[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]
int32


# 用 linspace 创建线段型数据:
# 开始端为1 ，结束端10，且分割成20个数据，生成线段
a = np.linspace(1,10,20)
print(a)
print(a.dtype)

# 同样也能进行 reshape 工作:
a2 = np.linspace(1,10,20).reshape((4,5))
print(‘------------------------------------------------------------------‘)
print(a2)
print(a2.dtype)


[ 1.          1.47368421  1.94736842  2.42105263  2.89473684  3.36842105
  3.84210526  4.31578947  4.78947368  5.26315789  5.73684211  6.21052632
  6.68421053  7.15789474  7.63157895  8.10526316  8.57894737  9.05263158
  9.52631579 10.        ]
float64
------------------------------------------------------------------
[[ 1.          1.47368421  1.94736842  2.42105263  2.89473684]
 [ 3.36842105  3.84210526  4.31578947  4.78947368  5.26315789]
 [ 5.73684211  6.21052632  6.68421053  7.15789474  7.63157895]
 [ 8.10526316  8.57894737  9.05263158  9.52631579 10.        ]]
float64