NumPy 的ndarray:一种多维数组对象

该对象是一个快速且灵活的大数据容器,可以利用这种数组对整个数据进行科学计算,语法跟标量元素之间的计算一样。

创建ndarray的方法:

array函数:它接受一些序列型的对象,然后产生一个含有传入数据的numpy数组。

 1 import numpy as np 
 2  
 3 data1 = [1,3,6.5,3] 
 4 data2 = [[1,3,5,7,9],[2,4,6,8,10]] 
 5 np_data = np.array(data1) 
 6 np_data2 = np.array(data2) 
 7 print("维度",np_data.ndim) 
 8 print("数据类型",np_data.dtype) 
 9 print("各维度大小",np_data.shape) 
10 print("array1",np_data) 
11 print("array2",np_data2) 
12 print("维度",np_data2.ndim) 
13 print("数据类型",np_data2.dtype) 
14 print("各维度大小",np_data2.shape) 
15  
16  
17  
18 ##### 
19 维度 1 
20 数据类型 float64 
21 各维度大小 (4,) 
22 array1 [1.  3.  6.5 3. ] 
23 array2 [[ 1  3  5  7  9] 
24  [ 2  4  6  8 10]] 
25 维度 2 
26 数据类型 int32 
27 各维度大小 (2, 5)

 

zeros ,ones 可以创指定维度和形状的全0或全1 的数组。empty可以创建没有具体任何数组的数组。

 1 np_data = np.zeros(10) 
 2 np_data2 = np.ones((3,4)) 
 3  
 4  
 5 print("array1",np_data) 
 6 print("维度",np_data.ndim) 
 7 print("数据类型",np_data.dtype) 
 8 print("各维度大小",np_data.shape) 
 9  
10 print("array2",np_data2) 
11 print("维度",np_data2.ndim) 
12 print("数据类型",np_data2.dtype) 
13 print("各维度大小",np_data2.shape) 
14  
15  
16 ####print#### 
17  
18 array1 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] 
19 维度 1 
20 数据类型 float64 
21 各维度大小 (10,) 
22 array2 [[1. 1. 1. 1.] 
23  [1. 1. 1. 1.] 
24  [1. 1. 1. 1.]] 
25 维度 2 
26 数据类型 float64 
27 各维度大小 (3, 4)

 

 1 np_data3 = np.empty((2,3,2)) 
 2 print("array3",np_data3) 
 3 print("维度",np_data3.ndim) 
 4 print("数据类型",np_data3.dtype) 
 5 print("各维度大小",np_data3.shape) 
 6  
 7  
 8 array3 [[[8.82769181e+025 7.36662981e+228] 
 9   [7.54894003e+252 2.95479883e+137] 
10   [1.42800637e+248 2.64686750e+180]] 
11  
12  [[1.09936856e+248 6.99481925e+228] 
13   [7.54894003e+252 7.67109635e+170] 
14   [2.64686750e+180 5.63234836e-322]]] 
15 维度 3 
16 数据类型 float64 
17 各维度大小 (2, 3, 2)

empty产生的是未初始化的垃圾数值

arange是python内置函数range的数组版本

In [1]: import numpy as np 
 
In [2]: np.arange(10) 
Out[2]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

eye和identity 创建一个正方形的N*N的单位矩阵

 1 In [3]: np.eye(3) 
 2 Out[3]: 
 3 array([[1., 0., 0.], 
 4        [0., 1., 0.], 
 5        [0., 0., 1.]]) 
 6  
 7  
 8 In [5]: np.identity(3) 
 9 Out[5]: 
10 array([[1., 0., 0.], 
11        [0., 1., 0.], 
12        [0., 0., 1.]])

 ndarray 的数据类型:

NumPy的数据类型:

 

类型 类型说明
int8,uint8 有符号和无符号的8位(1个字节)整型
int16,uint16 有符号和无符号的16位(2个字节)整型
int32,uint32 有符号和无符号的32位(3个字节)整型
int64,uint64 同上类似
float16 半精度浮点数
float32 标准的单精度浮点数
float64  
float128  
complex64,complex128,complexu256 分别用两个32位、64位、128位浮点数表示的复数
bool 布尔类型
object python对象类型
string_ 固定长度的字符串类型(每个字符1个字节)
unicode_ 固定长度的unicode类型(字节数由平台数而定)

可以通过astype进行显示的转换

 1 In [35]: arr = np.array([1,2,3,4,5]) 
 2  
 3 In [36]: arr.dtype 
 4 Out[36]: dtype('int32') 
 5  
 6 In [37]: folat_arr = arr.astype(np.float64) 
 7  
 8  
 9 In [39]: float_arr = arr.astype(np.float64) 
10  
11 In [40]: float_arr 
12 Out[40]: array([1., 2., 3., 4., 5.]) 
13  
14 In [41]: float_arr.dtype 
15 Out[41]: dtype('float64')

需要注意的是:调用astype始终会创建一个新的数组(原始数据的一份拷贝)

数组和标量之间的运算

数组可以矢量化。大小相等的数组之间的任何运算都是元素级的,数组与标量的运算会传播到各个元素。

 1 In [42]: arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 
 2  
 3 In [43]: arr 
 4 Out[43]: 
 5 array([[1, 2, 3], 
 6        [4, 5, 6]]) 
 7  
 8 In [44]: arr*arr 
 9 Out[44]: 
10 array([[ 1,  4,  9], 
11        [16, 25, 36]]) 
12  
13 In [45]: arr*2 
14 Out[45]: 
15 array([[ 2,  4,  6], 
16        [ 8, 10, 12]])

基本的索引和切片

与python的list的索引和切片类似

但需要注意的是数组切片是原始数组的试图,并不是像list一样是数据的复制。

In [46]: arr = np.arange(10) 
 
In [47]: arr 
Out[47]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 
 
In [48]: arr_slice = arr[5:8] 
 
In [50]: arr_slice[2] =12 
 
In [51]: arr 
Out[51]: array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6, 12,  8,  9])

如果要拷贝一份副本而不是试图,需要显式复制 arr.copy()

访问多维数组的元素:arr[0][1]

可以一次传入多个切片

In [52]: arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 
 
In [53]: arr[:1,1:] 
Out[53]: array([[2, 3]]) 
 
 
In [54]: arr[1,:2] 
Out[54]: array([4, 5])

布尔型索引

In [55]: names = np.array(['Bob','Joe','Will','Bob','will']) 
 
In [56]: names 
Out[56]: array(['Bob', 'Joe', 'Will', 'Bob', 'will'], dtype='<U4') 
 
 
In [62]: data = np.random.randn(5,4) 
 
In [63]: data[names=='Bob'] #names = 'Bob'产生一个布尔类型数组,这个数组可以作为索引使用,这个数组的长度,必须跟被索引的数组的轴长度一致 
Out[63]: 
array([[-1.79012449, -0.01804037,  0.43492455, -1.35150168], 
       [ 0.75883679, -0.34051626,  0.10205794,  0.39826656]])

 

要选取除‘Bob’以外的值,可以使用不等号 != 

 

In [64]: data[names!='Bob'] 
Out[64]: 
array([[ 0.73624561, -0.2467165 , 0.72230317, 0.50554012], 
[ 0.39531108, 0.89543353, 0.30720349, -1.1979887 ], 
[-0.57461644, 0.66571736, 0.50462228, 0.10375058]])

 

选取多个条件,可以进行与或运算(& ,|)

In [67]: data[(names =='Bob')| (names =="Will")] 
Out[67]: 
array([[-1.79012449, -0.01804037, 0.43492455, -1.35150168], 
[ 0.39531108, 0.89543353, 0.30720349, -1.1979887 ], 
[ 0.75883679, -0.34051626, 0.10205794, 0.39826656]])

花式索引:它是指利用整数的数组进行索引。

arr =np.empty((8,4)) 
 
 
In [70]: for i in range(8): 
    ...:     arr[i] = i+10 
    ...: 
 
In [71]: arr 
Out[71]: 
array([[10., 10., 10., 10.], 
       [11., 11., 11., 11.], 
       [12., 12., 12., 12.], 
       [13., 13., 13., 13.], 
       [14., 14., 14., 14.], 
       [15., 15., 15., 15.], 
       [16., 16., 16., 16.], 
       [17., 17., 17., 17.]]) 
 
#通过花式索引取值 
In [72]: arr[[4,3,0,6]] 
Out[72]: 
array([[14., 14., 14., 14.], 
       [13., 13., 13., 13.], 
       [10., 10., 10., 10.], 
       [16., 16., 16., 16.]])

#通过负数索引从后向前取值


In [73]: arr[[-4,-3,-6]]
Out[73]:
array([[14., 14., 14., 14.],
[15., 15., 15., 15.],
[12., 12., 12., 12.]])

 数组转置和轴交换:

T属性:

T属性相当于求转置矩阵

  

 1 In [74]: arr = np.arange(15).reshape(3,5) 
 2  
 3 In [75]: arr 
 4 Out[75]: 
 5 array([[ 0,  1,  2,  3,  4], 
 6        [ 5,  6,  7,  8,  9], 
 7        [10, 11, 12, 13, 14]]) 
 8  
 9 In [76]: arr.T 
10 Out[76]: 
11 array([[ 0,  5, 10], 
12        [ 1,  6, 11], 
13        [ 2,  7, 12], 
14        [ 3,  8, 13], 
15        [ 4,  9, 14]])

transpose 方法:根据轴的索引进行转置,举例说明:arr_T中数值5 的索引元祖是(0,1,3),tanspose(1,0,2)相当于根据索引重新定义索引元祖为(1,0,3)

 1 In [78]: arr_t = np.arange(16).reshape(2,2,4) 
 2  
 3 In [79]: arr_t 
 4 Out[79]: 
 5 array([[[ 0,  1,  2,  3], 
 6         [ 4,  5,  6,  7]], 
 7  
 8        [[ 8,  9, 10, 11], 
 9         [12, 13, 14, 15]]]) 
10  
11 In [80]: arr_t.transpose(1,0,2) 
12 Out[80]: 
13 array([[[ 0,  1,  2,  3], 
14         [ 8,  9, 10, 11]], 
15  
16        [[ 4,  5,  6,  7], 
17         [12, 13, 14, 15]]])

swapaxes方法

In [81]: name = ['John','David','Rose','Jack'] 
 
In [82]: age = [12,23,44,22] 
 
In [88]: person = [name,age] 
 
In [89]: person =np.array(person) 
 
In [90]: person 
Out[90]: 
array([['John', 'David', 'Rose', 'Jack'], 
       ['12', '23', '44', '22']], dtype='<U5') 
 
In [91]: person.swapaxes(0,1) 
Out[91]: 
array([['John', '12'], 
       ['David', '23'], 
       ['Rose', '44'], 
       ['Jack', '22']], dtype='<U5') 
 
In [92]:

 

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