numpy 常用api（二）

多维数组的索引

>>> import numpy as np
>>> a = np.zeros((3, 3, 3))
>>> a[0, 0] = 1
>>> a
array([[[ 1.,  1.,  1.],[ 0.,  0.,  0.],[ 0.,  0.,  0.]],[[ 0.,  0.,  0.],[ 0.,  0.,  0.],[ 0.,  0.,  0.]],[[ 0.,  0.,  0.],[ 0.,  0.,  0.],[ 0.,  0.,  0.]]])# a[0, 0] == a[0, 0, :]

>>> a = np.zeros((3, 3, 3))
>>> a[0] = 1# a[0] == a[0, :, :]
>>> a
array([[[ 1.,  1.,  1.],[ 1.,  1.,  1.],[ 1.,  1.,  1.]],[[ 0.,  0.,  0.],[ 0.,  0.,  0.],[ 0.,  0.,  0.]],[[ 0.,  0.,  0.],[ 0.,  0.,  0.],[ 0.,  0.,  0.]]])

random generator（RNG）

rng = np.random.RandomState(23455)

注意，这里的随机数生成器对象rng属于伪随机数生成器（pseudo-random number generator）。何谓伪随机数生成器，即是只要指定种子值（seed），按照一定的随机数生成原理，其后的值都是固定的。

>>> rng = np.random.RandomState(23455)
>>> rng.randn(10)
array([-0.40763092,  2.02315283,  1.50094199,  1.72905444, -1.03166787,-0.63524931, -1.45931026, -2.0367523 , -1.09946837,  0.81414845])
>>> rng2 = np.random.RandomState(23455)
>>> rng2.randn(10)
array([-0.40763092,  2.02315283,  1.50094199,  1.72905444, -1.03166787,-0.63524931, -1.45931026, -2.0367523 , -1.09946837,  0.81414845])# 与rng生成的一模一样

x.ndim == len(x.shape)

x.ndim是一个scalar
x.shape是一个tuple

np.ravel()

Return a contiguous flattened array（也即一位数组，其ndim==1）.

矩阵->数组（按照指定的顺序），等价于reshape(-1, order=order)

>>> x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> r.ravel()
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> r.reshape(-1)

这又等价于matlab（最大的不同在于转换时的序）：

% matlab
X = magic(3)
X(:)

X =8   1   63   5   74   9   2
ans =834159672

matlab默认以列序优先，且默认得到的是一个列向量。
在numpy中，我们也可以指定转换的顺序：

>>> x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> x.ravel(order='F')
array([1, 4, 2, 5, 3, 6])

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