python中import numpy_Python开发：NumPy学习（一）ndarray数组

一、数据维度

一个数据表达一个含义，一组数据表达一个或多个含义。

数据维度概念：一组数据的组织形式，其中有一维数据、二维数据、多维数据、高维数据。

1、一维数据

一维数据由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织。

对应：列表、集合

#列表有序

[1,2,3,4,5]#集合无序

{1,2,3,4,5}

2、二维数据

二维数据由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式。

对应：列表

[[1,2,3],[4,5,6]]

3、多维数据

多维数据由一维或二维数据在新维度上扩展形成。

对应：列表

[[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]],[[7],[8],[9]]]

4、高维数据

高维数据仅使用最基本二元关系展示数据间的复杂结构。

对应：字典或数据表示格式

#字典一一对应为二元关系

dict={"x1":"1","y1":"2",

}

数据表示格式：JSON、XML、YAML等格式

二、NumPy

1、简介

NumPy是一个开源的科学计算基础库，是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库的基础。

2、主要功能：

（1）、提供了一个强大的N维数组对象ndarray：

优点：

1、数组对象可以去掉元素间运算所需的循环，使一维向量更像单个数据。

2、设置专门的数组对象，经过优化可以提升这类应用的运算速度。

3、数组对象采用相同的数据类型，有助于节省运算和存储空间。

实例：

importnumpy as np

a=np.array([1,2,3,4,5])

b=np.array([6,7,8,9,10])

c=[]

c=a**2+b**2

print(c)

（2）、提供了一组广播功能相关的函数，用来在数据间进行计算；

（3）、整合了C/C++/Fortran代码，并提供整合工具；

（4）、提供了线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能用于科学计算。

三、ndarray：

多维数组，由实际数据和描述这些数据的元数据（数据维度、数据类型）两部分构成。

一般要求所有元素类型相同，数组下标从0开始。

np.array()可以生成一个ndarray数组，输出成[]形式，元素由空格分割。

两个属性：

轴（axis）:保存数据维度；秩（rank）:轴的数量

ndarray对象的属性：

1、ndim：秩，轴数量或维度数量

importnumpy as np

a=np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])print(a.ndim)

2、shape：ndarray对象尺度，即n行m列

importnumpy as np

a=np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])print(a.shape)

3、size：ndarray对象元素个数，为shape中n*m

importnumpy as np

a=np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])print(a.size)

4、dtype：ndarray对象的元素的类型

importnumpy as np

a=np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])print(a.dtype)

5、itemsize：ndarray对象中每个元素大小

importnumpy as np

a=np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])print(a.itemsize)

四、ndarray的相关操作

1、创建：

(1)、从Python中的列表、元组等

importnumpy as np#不声明数据类型，创建时会自动读取类型

nd=np.array(list/tuple)

importnumpy as np#声明数据类型

nd=np.array(list/tuple,dtype=np.int32)

（2）、使用NumPy中函数

函数

说明

arange(n)

返回ndarray类型，元素从0到n-1

ones(shape)

根据shape生成一个全1数组

zeros(shape)

根据shape生成全0数组

full(shape,value)

根据shape生成一个数组，每元素值全为value

eye(n)

一个正方形的n*n单位矩阵，对角线为1，其余为0

ones_like(a)

根据数组a的形状生成一个全1数组

zeros_like(a)

根据数组a的形状生成一个全0数组

full_like(a,value)

根据数组a的形状生成一个数组，每元素值全为value

linspace()

根据起止数据等间距地填充数据，形成数组

concatenate()

根据两个或多个数组合并成一个新数组

arange函数默认是整数类型，其他函数默认为float类型，np.ones((1,2),dtype=np.int32)将ones生成的数组类型为int32。

举例：

【2,20】linspace前闭合后闭合等分：

importnumpy as np

nd=np.linspace(2,20,10)print(nd)

添加endpoint=Flase，【2,20）linspace前闭合后开放等分：

importnumpy as np

nd=np.linspace(2,20,10,endpoint=False)print(nd)

concatenate合并：

importnumpy as np

nd=np.linspace(2,20,10)

nd2=np.linspace(2,10,3)

nd3=np.concatenate((nd,nd2))print(nd3)

(3)、从字节流中

(4)、从文件中读取特定格式

2、变换

（1）、维度变换

reshape（不改变原数组）

importnumpy as np

nd=np.full((2,4,8),6)

a=nd.reshape((8,8))print(a)print()print(nd)

resize（改变原数组）

importnumpy as np

nd=np.full((2,4,8),6)print(nd)print()

nd.resize((8,8))print(nd)

（2）、元素类型变换

astype（返回一个新数组）

importnumpy as np

nd=np.full((2,4,8),6,dtype=int)print(nd)

nd2=nd.astype(np.float)print()print(nd2)

（3）、ndarray数组转化成列表

tolist（）

importnumpy as np

nd=np.full((2,4,2),1)print(nd)

nd2=nd.tolist()print()print(nd2)

3、索引

获取数组中特定位置元素的过程。

一维：和python列表的索引方式相同

多维：nd[x,y,z]

importnumpy as np

nd=np.arange(18).reshape((2,3,3))print(nd)print("索引的元素为："+str(nd[1,2,2]))

4、切片

获取数组元素子集的过程

一维：和python列表的切片方式相同

多维：

importnumpy as np

nd=np.arange(18).reshape((2,3,3))print(nd)print("切出来的：")print(nd[:,:,::2])

5、运算

数组与标量间的计算则为数组中每个元素与标量的计算。

示例：

importnumpy as np

nd=np.arange(18).reshape((2,3,3))print(nd)

nd=nd/2

print("运算结果：")print(nd)

函数如下：

函数

说明

abs(n)

fabs(n)

计算数组各元素的绝对值

sqrt(n)

计算数组各元素的平方根

square(n)

计算数组各元素的平方

rint(n)

各元素四舍五入

modf(n)

各元素的整数和小数部分分成两个独立数组

cos(n)

三角函数

exp(n)

各元素指数值

sign(n)

各元素的符号值，正数显示+，负数显示-，0显示0

log(n)

计算各元素对数

ceil(n)

floor(n)

计算各元素ceiling值或floor值

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