Python-科学计算-numpy-2-数组（中篇）

系统：Windows 10 Python： 2.7.9/numpy： 1.9.1

• 这个系列是教材《Python科学计算（第2版）》的学习笔记
• 今天讲讲如何从原数组经过下标存取获得新数组

> 写在前面的话

1. 近来学习的有点卡壳，尤其涉及到对数组的广播处理之后的部分
2. 当数组的维度变高以后，就开始有点晕了-_-!
3. 原因可能是分配的学习时间有点不够，另外总想快点整点高大上的东西，基础知识学习的时候往往有点枯燥
4. 如果针对性的为了解决某个问题，去学习可能效果会更好，当然这个问题与现阶段能力匹配那就很棒，要不很容易有挫败感
5. 期待下周的时候突破这个瓶颈
6. 当然这不影响本期的分享内容

Part 1：学习目标

1. 本次旨在通过对原数组进行下标存取后获得想要的新数组
2. 下标存取有：切片，整数列表，整数数组，布尔数组
3. 这四种方法获得新数组是有区别的，从与原数组是否共享内存这块讲解
4. 主要介绍切片，整数数组两种下标存取方式

Part 2：切片

1. 数组在内存中的存取方式，有两种：C语言格式，Fortran格式，默认为C格式
2. 数组每一维可以以第几轴表示，二维数组中，想象成一个二维表格，行方向代表0轴，列方向代表1轴
3. 假设数组a=np.arange(5*5).reshape(5,5)，相当于是一个5x5的矩阵，下标从0开始
4. b=a[1:3,1:4]
   • 表示行（0轴）取第2和第3行，1:3包括1不包括3，即为1,2；因为数组下标是从0开始，实际即第2和第3行；
   • 列（1轴）取第2，3，4列
   • 最终输出为两者的交集
   • 类似于切一块没有厚度的豆腐，行和列各切几刀，最终得到的交集部分就是你最终得到的
5. 使用这些之前不要忘记导入import numpy as np

切片结果

Part 3：整数数组下标存取

1. c=np.arange(15,100,20)，arange(开始值，终止值，步长)，不包括终止值
2. d=c[np.array([[1,2,3],[2,3,3]])]，c最终结果与下标存取采用的数组形状一致
3. [1,2,3]中的数字表示为原数组a中的下标索引，从0开始

执行结果

Part 4：是否共享内存

1. 切片方法获得的新数组与原数组共享内存，即新数组只是原数组的一个视图，所以任何一个数组改变，两者都改变
2. 整数数组下标存取新数组与原数组不共享内存，任何一个数组发生新的改变不会影响彼此
3. 可以通过flags属性，观察其OWNDATA属性是否为True
4. 需要注意的是这里数组aOWNDATA属性是False，因为它经过了reshape处理，形状发生了改变，它是np.arange(5*5)的一个视图，读者可以手动测试一下，其实我之前也没注意到，后来写文章时候才发现，所以这个案列举得不够贴切，尴尬，-_-!

执行结果

flags属性