实验二 numpy的基本使用

1．实验内容

（1）numpy的导入。
（2）数组的基本创建、索引和切片。
（3）数组维度变换与重塑。
（4）数组排序。
（5）数组的组合和分拆。

2．目的要求

（1）学会numpy的导入。
（2）掌握数组的基本创建、索引和切片。
（3）学会数组维度变换与重塑的操作。
（4）掌握按照不同维度对数组的排序。
（5）掌握数组的组合与分拆。

3．实验方法手段及其条件

（1）数组的基本创建。

① 调用 numpy 的 array 函数创建一维数组a1，一维数组a2（指定dtype为float），二维数组a3以及三维数组a4，如下图所示： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-bAl69Sht-1669126646605)(experiment-02-two-pic/01.png)]

import numpy as np

a1 = np.array((0,1,2,3,5,6,7))
a1

array([0, 1, 2, 3, 5, 6, 7])

a2 = np.array((0,1,2,3,5,6,7),dtype=float)
a2

array([0., 1., 2., 3., 5., 6., 7.])

a3=np.array([[0,1,2,3],[4,5,6,7]])
a3

array([[0, 1, 2, 3],[4, 5, 6, 7]])

a3=np.arange(8).reshape(2,4)
a3

array([[0, 1, 2, 3],[4, 5, 6, 7]])

a4=np.array([[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]])
a4

array([[[0, 1],[2, 3]],[[4, 5],[6, 7]]])

a4=np.arange(8).reshape(2,2,2)
a4

array([[[0, 1],[2, 3]],[[4, 5],[6, 7]]])

② 定义一个结构化数据类型 xs_struc，包含字符串字段 id、name，整数字段 age及浮点字段 grade，并将这个 dtype 应用到 ndarray对象xs_rec，如下图所示： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-owoNQuAo-1669126646605)(experiment-02-two-pic/02.png)]

xs_struc = np.dtype([('id',np.str_,4),('name',np.str_,10),('age',np.int8),('grade',np.float32)])
xs_struc

dtype([('id', '<U4'), ('name', '<U10'), ('age', 'i1'), ('grade', '<f4')])

xs_rec=np.array ([('1001','zhangsan',20,90.),('1002','1isi',21,88.),('1000','wangwu',20,91.)],dtype=xs_struc)
xs_rec

array([('1001', 'zhangsan', 20, 90.), ('1002', '1isi', 21, 88.),('1000', 'wangwu', 20, 91.)],dtype=[('id', '<U4'), ('name', '<U10'), ('age', 'i1'), ('grade', '<f4')])

③ 使用np.arange()函数快速创建以下两个数组：第1个是含0-9数值的数组，第2个是从2开始，100以内，等差值为10的数组，如下图所示：[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-D2tBsglD-1669126646606)(experiment-02-two-pic/03.png)]

a=np.arange(0,10,1)
a

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

a=np.arange(2,100,10)
a

array([ 2, 12, 22, 32, 42, 52, 62, 72, 82, 92])

④ 创建形状为(3,4)，dtype=int的全0数组，如下图所示：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-aPKF2FHW-1669126646606)(experiment-02-two-pic/04.png)]

m=np.zeros ((3,4),dtype=int)
m

array([[0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0]])

（2）编写程序完成数组a1、a3和a4维度变换与重塑的操作。

① 使用ndim查看各数组的维度，输出结果分别为1 2 3。

print(a1.ndim,a3.ndim,a4.ndim)

1 2 3

② 分别使用reshape()方法和resize()函数将a3转化为形状为(4,2)的数组b31和b32，输出结果如下图所示：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-M8wKF2gn-1669126646607)(experiment-02-two-pic/05.png)]

b31=np.reshape(a3,(4,2))
b31

array([[0, 1],[2, 3],[4, 5],[6, 7]])

b32=np.resize(a3,(4,2))
b32

array([[0, 1],[2, 3],[4, 5],[6, 7]])

③ 分别使用ravel()函数、flatten()和reshape()方法将数组a4展平，输出结果如下图所示：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ZWVP76Jt-1669126646607)(experiment-02-two-pic/06.png)]

a4.ravel()

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

a4.flatten()

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

a4.reshape(1,1,8)

array([[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]]])

（3）编写程序完成数组a3、a4和xs_rec的索引切片操作。

① 使用整数索引，获取数组a3中如图所示的元素，输出结果为[6]。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-u8zhs4aO-1669126646607)(experiment-02-two-pic/07.png)]

print(a3[1,2])

② 使用整数数组索引，获取数组a4中如图所示的元素，输出结果为[2 1]。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-AWHitNGz-1669126646608)(experiment-02-two-pic/08.png)]

[a4[0,1,0],a4[0,0,1]]

[2, 1]

③ 使用布尔索引，获取数组a4中大于5的元素，输出结果为[6 7]。

print(a4[a4>5])

[6 7]

④ 使用字段名索引，获取数组xs_rec中lisi的学号、年龄和分数，输出结果为1002 21 88.0。

xs_rec[1][['id','age','grade']]

('1002', 21, 88.)

xs_rec[1]['id'],xs_rec[1]['age'],xs_rec[1]['grade']

('1002', 21, 88.0)

（4）对以下语句生成的数组a5分别按行和列排序，输出结果如下图所示：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-WDQrBPvh-1669126646608)(experiment-02-two-pic/10.png)] [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-clULNbry-1669126646608)(experiment-02-two-pic/09.png)]

a5=np.array([2,13,72,44,62,3,6,456,24,7,85,93,89,5]).reshape(7,2)
a5

array([[  2,  13],[ 72,  44],[ 62,   3],[  6, 456],[ 24,   7],[ 85,  93],[ 89,   5]])

a5.sort(axis=1)#行
a5

array([[  2,  13],[ 44,  72],[  3,  62],[  6, 456],[  7,  24],[ 85,  93],[  5,  89]])

a5=np.array([2,13,72,44,62,3,6,456,24,7,85,93,89,5]).reshape(7,2)
a5.sort(axis=0)
a5

array([[  2,   3],[  6,   5],[ 24,   7],[ 62,  13],[ 72,  44],[ 85,  93],[ 89, 456]])

（5）对以下语句生成的两个二维数组按要求进行组合与分拆。

arr1 = np.arange(6).reshape((3, 2))
arr1

array([[0, 1],[2, 3],[4, 5]])

arr2 = np.array([[0, 1], [1, 0], [2, 1]])
arr2

array([[0, 1],[1, 0],[2, 1]])

① 对arr1和arr2完成水平拼接和垂直拼接，输出结果如下图所示：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-DAhjqtif-1669126646609)(experiment-02-two-pic/12.png)] [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-9laEUmZ3-1669126646609)(experiment-02-two-pic/11.png)]

数组的分割主要有：
1.水平分割：np.split(arr,n,axis=1) 或 np.hsplit(arr,n)
2.垂直分割：np.split(arr,n,axis=0) 或 np.vsplit(arr,n)

np.vstack((arr1,arr2))#垂直拼接

array([[0, 1],[2, 3],[4, 5],[0, 1],[1, 0],[2, 1]])

np.hstack((arr1,arr2))

array([[0, 1, 0, 1],[2, 3, 1, 0],[4, 5, 2, 1]])

② 对arr1和arr2在0轴和1轴上分别完成拼接，输出结果如下图所示：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-WuU595jz-1669126646609)(experiment-02-two-pic/13.png)] [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-yXVA64Oq-1669126646609)(experiment-02-two-pic/12.png)]

np.concatenate((arr1,arr2),axis=0)

array([[0, 1],[2, 3],[4, 5],[0, 1],[1, 0],[2, 1]])

np.concatenate((arr1,arr2),axis=1)

array([[0, 1, 0, 1],[2, 3, 1, 0],[4, 5, 2, 1]])

③ 对arr1完成水平分拆和垂直分拆，输出结果如下图所示：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-JdiI5W6K-1669126646610)(experiment-02-two-pic/15.png)] [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-9Cx5snS7-1669126646610)(experiment-02-two-pic/16.png)]

b=np.hsplit(arr1,2)
print(b)

[array([[0],[2],[4]]), array([[1],[3],[5]])]

np.vsplit(arr1,3)

[array([[0, 1]]), array([[2, 3]]), array([[4, 5]])]

④ 对arr1在0轴和1轴上分别完成分拆，输出结果如下图所示：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-bAwUrzEI-1669126646610)(experiment-02-two-pic/17.png)] [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-1bLSoB1C-1669126646610)(experiment-02-two-pic/18.png)]

np.split(arr1,3,axis=0)

[array([[0, 1]]), array([[2, 3]]), array([[4, 5]])]

b=np.split(arr1,2,axis=1)
print(b)

[array([[0],[2],[4]]), array([[1],[3],[5]])]

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