科学计算工具NumPy（1）：ndarray的创建于数据类型

科学计算工具NumPy（2）：ndarray的矩阵处理

科学计算工具NumPy（3）：ndarray的元素处理

Numpy（Numerical Python）

Numpy：提供了一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，主要用于多维数组（矩阵）处理的库。用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多。本身是由C语言开发，是个很基础的扩展，Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础。

高性能科学计算和数据分析的基础包
ndarray，多维数组（矩阵），具有矢量运算能力，快速、节省空间
矩阵运算，无需循环，可完成类似Matlab中的矢量运算
线性代数、随机数生成
```
import numpy as np
```

Scipy

Scipy ：基于Numpy提供了一个在Python中做科学计算的工具集，专为科学和工程设计的Python工具包。主要应用于统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解、稀疏矩阵等，在数学系或者工程系相对用的多一些，和数据处理的关系不大， 我们知道即可，这里不做讲解。

在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程常用的库函数
线性代数、常微分方程求解、信号处理、图像处理
一般的数据处理numpy已经够用
import scipy as sp

ndarray的创建于数据类型

NumPy数组是一个多维的数组对象（矩阵），称为ndarray，具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力，并具有执行速度快和节省空间的特点。

注意：ndarray的下标从0开始，且数组里的所有元素必须是相同类型

ndarray拥有的属性

ndim属性：维度个数
shape属性：维度大小
dtype属性：数据类型

ndarray的随机创建

通过随机抽样 (numpy.random) 生成随机数据。

# 导入numpy，别名np
import numpy as np# 生成指定维度大小（3行4列）的随机多维浮点型数据（二维），rand固定区间0.0 ~ 1.0
arr = np.random.rand(3, 4)
print(arr)
print(type(arr))# 生成指定维度大小（3行4列）的随机多维整型数据（二维），randint()可以指定区间（-1, 5）
arr = np.random.randint(-1, 5, size = (3, 4)) # 'size='可省略
print(arr)
print(type(arr))# 生成指定维度大小（3行4列）的随机多维浮点型数据（二维），uniform()可以指定区间（-1, 5）
arr = np.random.uniform(-1, 5, size = (3, 4)) # 'size='可省略
print(arr)
print(type(arr))print('维度个数: ', arr.ndim)
print('维度大小: ', arr.shape)
print('数据类型: ', arr.dtype)

运行结果：

[[ 0.09371338  0.06273976  0.22748452  0.49557778][ 0.30840042  0.35659161  0.54995724  0.018144  ][ 0.94551493  0.70916088  0.58877255  0.90435672]]
<class 'numpy.ndarray'>[[ 1  3  0  1][ 1  4  4  3][ 2  0 -1 -1]]
<class 'numpy.ndarray'>[[ 2.25275308  1.67484038 -0.03161878 -0.44635706][ 1.35459097  1.66294159  2.47419548 -0.51144655][ 1.43987571  4.71505054  4.33634358  2.48202309]]
<class 'numpy.ndarray'>维度个数:  2
维度大小:  (3, 4)
数据类型:  float64

ndarray的序列创建

1. np.array(collection)

collection 为序列型对象(list)、嵌套序列对象(list of list)。

# list序列转换为 ndarray
lis = range(10)
arr = np.array(lis)print(arr)            # ndarray数据
print(arr.ndim)        # 维度个数
print(arr.shape)    # 维度大小# list of list嵌套序列转换为ndarray
lis_lis = [range(10), range(10)]
arr = np.array(lis_lis)print(arr)            # ndarray数据
print(arr.ndim)        # 维度个数
print(arr.shape)    # 维度大小

运行结果：

# list序列转换为 ndarray
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
1
(10,)# list of list嵌套序列转换为 ndarray
[[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9][0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]]
2
(2, 10)

2. np.zeros()

指定大小的全0数组。注意：第一个参数是元组，用来指定大小，如(3, 4)。

3. np.ones()

指定大小的全1数组。注意：第一个参数是元组，用来指定大小，如(3, 4)。

4. np.empty()

初始化数组，不是总是返回全0，有时返回的是未初始的随机值（内存里的随机值）。

# np.zeros
zeros_arr = np.zeros((3, 4))# np.ones
ones_arr = np.ones((2, 3))# np.empty
empty_arr = np.empty((3, 3))# np.empty 指定数据类型
empty_int_arr = np.empty((3, 3), int)print('------zeros_arr-------')
print(zeros_arr)print('\n------ones_arr-------')
print(ones_arr)print('\n------empty_arr-------')
print(empty_arr)print('\n------empty_int_arr-------')
print(empty_int_arr)

运行结果：

------zeros_arr-------
[[ 0.  0.  0.  0.][ 0.  0.  0.  0.][ 0.  0.  0.  0.]]------ones_arr-------
[[ 1.  1.  1.][ 1.  1.  1.]]------empty_arr-------
[[ 0.  0.  0.][ 0.  0.  0.][ 0.  0.  0.]]------empty_int_arr-------
[[0 0 0][0 0 0][0 0 0]]

5. np.arange() 和 reshape()

arange() 类似 python 的 range() ，创建一个一维 ndarray 数组。

reshape() 将重新调整数组的维数。

# np.arange()
arr = np.arange(15) # 15个元素的 一维数组
print(arr)
print(arr.reshape(3, 5)) # 3x5个元素的 二维数组
print(arr.reshape(1, 3, 5)) # 1x3x5个元素的 三维数组

运行结果：

[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14][[ 0  1  2  3  4][ 5  6  7  8  9][10 11 12 13 14]][[[ 0  1  2  3  4][ 5  6  7  8  9][10 11 12 13 14]]]

6. np.arange() 和 random.shuffle()

random.shuffle() 将打乱数组序列（类似于洗牌）。

arr = np.arange(15)
print(arr)np.random.shuffle(arr)
print(arr)
print(arr.reshape(3,5))

运行结果：

[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14][ 5  8  1  7  4  0 12  9 11  2 13 14 10  3  6][[ 5  8  1  7  4][ 0 12  9 11  2][13 14 10  3  6]]

ndarray的数据类型

1. dtype参数

指定数组的数据类型，类型名+位数，如float64, int32

2. astype方法

转换数组的数据类型

# 初始化3行4列数组，数据类型为float64
zeros_float_arr = np.zeros((3, 4), dtype=np.float64)
print(zeros_float_arr)
print(zeros_float_arr.dtype)# astype转换数据类型，将已有的数组的数据类型转换为int32
zeros_int_arr = zeros_float_arr.astype(np.int32)
print(zeros_int_arr)
print(zeros_int_arr.dtype)

运行结果：

[[ 0.  0.  0.  0.][ 0.  0.  0.  0.][ 0.  0.  0.  0.]]
float64[[0 0 0 0][0 0 0 0][0 0 0 0]]
int32

参考资料