首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >Python数据分析(3)-numpy中nd数组的创建

Python数据分析(3)-numpy中nd数组的创建

作者头像
锦小年
发布2018-01-02 14:08:56
1.9K0
发布2018-01-02 14:08:56
举报
文章被收录于专栏:锦小年的博客锦小年的博客

1、ndarray的内存结构

和其他的库一样,每个库都可能有自己独特的数据结构,例如OpenCV,numpy库的多维数组叫做ndarray( N dimensionality array ),它的内存结构如下图:

这里写图片描述
这里写图片描述

ndarray的内存结构 在这个结构体中有两个对象,一个是用来描述元素类型的头部区域,一个是用来储存数据的数据区域。(事实上大多数数据类型的数据都是这么储存的)。

2、ndarray对象的创建

2.1 ndarray多维数组的创建常规方法 创建一个3*3的数组并在屏幕打印它以及它的类型和维数:

import numpy as np

x = np.array([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]],dtype = np.int32)
print('这个数组是:',x)
print('这个数组的数据类型是:',x.dtype)
print('这个数组的大小:',x.shape)

屏幕输出结果:

这里写图片描述
这里写图片描述

我们也可以采用更加直接的办法:

import numpy as np
x = np.arange(0,9).reshape(3,3)
print('这个数组是:',x)
print('这个数组的数据类型是:',x.dtype)
print('这个数组的大小:',x.shape)

屏幕上打印输出的结果和前一种的结果是一样的。

2.2 ndarray多维数组的创建其他方法 除了常规方法,numpy还提供了一些其他的创建方法: 2.2.1 创建全0或者全1的数组

这里写图片描述
这里写图片描述

例如:

这里写图片描述
这里写图片描述
import numpy as np

x = np.ones([3,3])
print('这个数组是:',x)
print('这个数组的数据类型是:',x.dtype)
print('这个数组的大小:',x.shape)
>>> x = np.arange(6) 
>>> x = x.reshape(2,3)
>>> x     
array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) 
>>> np.ones_like(x) 
array([[1, 1, 1], [1, 1, 1]])
>>> y = np.arange(3, dtype=np.float) 
>>> y 
array([ 0., 1., 2.]) 
>>> np.ones_like(y) 
array([ 1., 1., 1.])

当然也可以填充其他的数:

import numpy as np
x = np.full([3,3],np.inf)
print('这个数组是:',x)
print('这个数组的数据类型是:',x.dtype)
print('这个数组的大小:',x.shape)

打印输出:

这里写图片描述
这里写图片描述

2.2.2 从已存在的数据中创建数组

这里写图片描述
这里写图片描述
>>> np.array([1, 2, 3]) 
array([1, 2, 3])

>>> np.array([1, 2, 3.0]) 
array([ 1., 2., 3.])

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

>>> np.array([1, 2, 3], ndmin=2) 
array([[1, 2, 3]])

>>> np.array([1, 2, 3], dtype=complex) 
array([ 1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j])

>>> x = np.array([(1,2),(3,4)],dtype=[('a','<i4'),('b','<i4')]) 
>>> x['a'] 
array([1, 3])

2.2.3 创建记录阵列(record array,可能翻译不准):创建一个阵列,将其他数组集中在一起管理,并可以命名:

这里写图片描述
这里写图片描述

例如:

import numpy as np

x1 = np.arange(0,3)
x2 = np.array(['ff','hh','yy'])
x3 = ([1,2,3])
r = np.core.records.fromarrays([x1,x2,x3],names='a,b,c')
print(r[2])
print(r.a)

2.2.4 创建字符数组 numpy提供了专门的函数创建字符数组:np.chararray() 首先看看它的参数: Parameters | ———- | shape : tuple | Shape of the array. | itemsize : int, optional | Length of each array element, in number of characters. Default is 1. | unicode : bool, optional | Are the array elements of type unicode (True) or string (False). | Default is False. | buffer : int, optional | Memory address of the start of the array data. Default is None, | in which case a new array is created. | offset : int, optional | Fixed stride displacement from the beginning of an axis? | Default is 0. Needs to be >=0. | strides : array_like of ints, optional | Strides for the array (see ndarray.strides for full description). | Default is None. | order : {‘C’, ‘F’}, optional | The order in which the array data is stored in memory: ‘C’ -> | “row major” order (the default), ‘F’ -> “column major” | (Fortran) order.

 Examples
 |  --------
 |  >>> charar = np.chararray((3, 3))
 |  >>> charar[:] = 'a'
 |  >>> charar
 |  chararray([['a', 'a', 'a'],
 |         ['a', 'a', 'a'],
 |         ['a', 'a', 'a']],
 |        dtype='|S1')
 |  
 |  >>> charar = np.chararray(charar.shape, itemsize=5)
 |  >>> charar[:] = 'abc'
 |  >>> charar
 |  chararray([['abc', 'abc', 'abc'],
 |         ['abc', 'abc', 'abc'],
 |         ['abc', 'abc', 'abc']],
 |        dtype='|S5')

2.2.5 创建数值数组

这里写图片描述
这里写图片描述
import numpy as np

x1 = np.arange(0,3,1)
x2 = np.linspace(0,3,4)
x3 = np.logspace(1,8,3)
x4 = np.mgrid[0:3,0:3]
x5 = np.ogrid[0:3,0:3]
print(x1,x2,x3,x4,x5)

2.2.6 创建矩阵

这里写图片描述
这里写图片描述

2.2.7 矩阵类(The matrix class)

这里写图片描述
这里写图片描述
本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自作者个人站点/博客。
如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档