Numpy基础梳理笔记

Numpy基础

1

Numpy数组对象以及创建方式

ndarray是一个多维数组对象，由“实际数据”+“元数据”组成

创建一维数组

创建多维数组

2

选取数组元素

首先创建一个2*2数组：

开始选取：

3

指定Numpy数据类型

4

索引与切片

一维数组的索引与切片

多维数组的索引与切片

首先创建一个数组并改变其维度为3维

选取特定元素：

切片：

间隔选取

：：2代表间隔为2（含第一个元素）

上下翻转：

其实就是把列逆序重排了一下

5

改变数组维度

（1）ravel：将ndarray展平成一维数组

（2）flatten:作用与ravel类似，但是它会请求分配内存来保存结果

（3）用tuple来设置维度，功能同reshape：

（4）transpose：转置

（5）resize：同reshape，但会直接修改所操作的数组

6

数组的组合

首先，我们来创建一个数组 ：

或者

两者都可以生成，whatever，我们已经创建完了数组a，下面来创建数组b

（1）水平组合

hstack

concatenate

（2）垂直组合

vstack

concatenate

一般来说，axis=0在行（竖向）方向上处理，axis=1在列（横向）方向上处理

（3）深度组合

所谓深度组合，就是将一系列数组沿着纵轴方向进行层叠组合

（4）列组合

column_stack

所以对于二维数组，column_stack与hstack效果相同

（5）行组合

row_stack

所以对于二维数组，row_stack与vstack效果相同

7

数组的分割

（1）水平分割

hsplit

split，取axis=1

（2）垂直分割

vsplit

split，取axis=0

（3）深度分割

所谓深度分割，就是按照深度方向分割数组

首先创建一个3维数组

然后利用dsplit函数进行深度分割

分割成了1个列表，长度为3

8

数组的属性

ndim：给出数组的维数或者数组轴的个数

size：给出数组元素的总个数

itemsize：给出数组中的元素在内存中所占用的字节数

nbytes：size*itemsize

T：与transpose一样

复数的虚部用j表示：

real：给出复数数组的实部：

imag：给出复数数组的虚部：

fliter属性将返回一个numpy.flatiter对象：

还可以直接用flatiter队对象获取一个数组元素：

或者获取多个元素：

falt是一个可赋值的属性，赋值将导致整个数组数组的元素都被覆盖：

或者：

9

数组的转换

tolist函数：将Numpy转换为Python列表

astype函数可以在转换数组时指定数据类型：