Python笔记-Numpy库的使用介绍（未完结）

前言

Numpy是一个扩展的程序库，支持维度数组和矩阵运算，还针对数组运算提供大量的数学函数库。通常来说比较经常见到的是一维和二维数组，多维数组比较少见。

菜鸟教程的Numpy教程

一、数组

[1]. 创建

（1） N维数组

创建一维数组的方法：数组 = numpy.array(列表1，列表2,....,列表n)
创建二维数组的方法：数组 = numpy.array([列表1，列表2,....,列表n])
注：列表和元组都能被转换为数组（numpy.ndarray类型），在创建n维数组时，需要添加n个中括号[ ]

import numpy
lst1 = [1,2,3]
lst2 = [4,5,6]
lst3 = [7,8,9]
array = numpy.array([lst1,lst2,lst3])
print(array)

（2） 指定数组类型

数组 = numpy.array(列表，dtype = 类型)

import numpy
lst = [1,2,3]
array = numpy.array(lst,dtype = str) #设置该数组元素为字符串类型
print(array)

（3） 指定数组大小、数值类型，并以0填充

数组 = numpy.zeros(shape，dtype= 类型)

注：用这种方法创建的数组元素默认为0

参数	介绍
shape	数组的形状，如果填y时，表示一维数组中含有y个元素。如果填（x，y，z）表示有x个一维数组，每个数组中有y个元素。如果填（x，y，z）时，表示有x个二维数组，每个二维数组中有y个一维数组，每个一维数组中有z个元素。以此类推。
dtype	若不填类型时，默认为float类型

import numpy
array = numpy.zeros((2,3,4),dtype = int)
print(array)

（4） 指定数组大小、数值类型，并以1填充

数组 = numpy.ones(shape，dtype= 类型)

注：用这种方法创建的数组元素默认为1

参数	介绍
shape	数组的形状，如果填y时，表示一维数组中含有y个元素。如果填（x，y，z）表示有x个一维数组，每个数组中有y个元素。如果填（x，y，z）时，表示有x个二维数组，每个二维数组中有y个一维数组，每个一维数组中有z个元素。以此类推。
dtype	若不填类型时，默认为float类型

import numpy
array = numpy.ones((2,3,4),dtype = int)
print(array)

（5）指定数值范围、数值类型

数组 = numpy.arange（start，stop，step，dtype = 类型）

参数	介绍
start	起始值，默认为0
stop	终止值（不包含）
step	步长，默认为1
dtype	若不填类型时，默认为int类型

import numpy
array = numpy.arange(1,10,1,dtype = int)
print(array)

（6）等差数列

数组 = numpy.linspace（start，stop，num，endpoint，retstep，dtype）

注：等差数列的公差将会根据元素个数和数值范围进行变更。

参数	介绍
start	起始值
stop	终止值
num	元素个数，默认为50
endpoint	是否数值范围中，包含stop，默认为True
retstep	是否在数组中显示间距
dtype	数值类型

import numpy
array = numpy.linspace(1,10,10,endpoint = True,dtype = int)
print(array)

（7）等比数列

数组 = numpy.logspace（start，stop，num，endpoint，base，dtype）

注：等比数列的公比将会根据元素个数和数值范围进行变更。

参数	介绍
start	起始值为base的start次方
stop	终止值为base的stop次方
num	元素个数，默认为50
endpoint	是否数值范围中，包含stop，默认为True
base	对数中的底数，默认为10
dtype	数值类型

import numpy
array = numpy.logspace(1,2,20,endpoint = True,base=10,dtype= int)
print(array)

[2]. 查看数值特性

（1） 查看数组的维度

数组.ndim
注：用这个方法可以查看数组是几维的

import numpy
array = numpy.zeros((2,3),dtype= int) #创建一个2行3列的二维数组
print('维度：',array.ndim)
print(array)

（2）查看数组中每个维度的大小

数组.shape

import numpy
array = numpy.zeros((2,3),dtype= int)
print('大小：',array.shape)
print(array)

（3）查看数组中元素的个数

数组.size

import numpy
array = numpy.zeros((2,3),dtype= int)
print('个数：',array.size)
print(array)

（4）查看数组中元素的类型

数组.dtype

import numpy
array = numpy.zeros((2,3),dtype= int)
print('类型：',array.dtype)
print(array)

（5）查看数组中元素的字节大小

数组.itemsize

import numpy
array = numpy.zeros((2,3),dtype= int)
print('字节大小：',array.itemsize)
print(array)

[3]. 索引和切片

数组的索引是从0开始的，如果一个数组有5个元素，则相应元素的索引为：0 1 2 3 4
数组是由列表、元组转化过来的，所以数组同样有切片的作用。
数组也可以使用负数索引来查询数值，此处就不多介绍切片和负数索引了。

import numpy
array = numpy.array([1,2,3,4,5],dtype = int)
print(array[0]) #获取数组中的第一个元素值

lst1 = [1,2,3]
lst2 = [4,5,6]
array = numpy.array([lst1,lst2],dtype = int)
print(array[0][2]) #获取lst1中的第3个元素（索引需要减1）

[4]. 数组变形

此处的数组变形不是数组的类型转换，而是数组的形状发生变化，如4行3列变成3行4列。
数组当中的元素值不会发生变化，而且要求变化后的元素总个数不能改变，若4行3列（12个）要转换成2行2列（4个）时将会报错。

import numpy
lst1 = [1,2,3,4]
lst2 = [5,6,7,8]
array = numpy.array([lst1,lst2],dtype = int) #创建一个2行4列的数组
print(array)
print()
array = array.reshape(4,2) #转换为4行2列的数组
print(array)

[5]. 数组的组合

数组的组合是针对多个数组的,可以是多个同样的数组进行组合。
数组直接组合：新数组 = nump.concatenate([数组1，数组2,.....,数组N])
垂直方向组合（行）：新数组 = nump.vstack([数组1，数组2,......,数组N])
水平方向组合（列）：新数组 = nump.vstack([数组1，数组2,......,数组N])

import numpy
array = numpy.array([1,2,3])
print(numpy.concatenate([array,array])) #直接将后面的数组连接到前面数组的末尾

import numpy
array = numpy.array([1,2,3])
print(numpy.vstack([array,array]))

import numpy
array = numpy.array([1,2,3])
print(numpy.hstack([array,array]))

[6]. 数组的拆分

数组的拆分主要是针对单个数组的，将单个数组拆分成多个数组
数组直接拆分：numpy.split（数组，个数）
垂直方向拆分（行）：numpy.vsplit（数组，个数）
水平方向拆分（列）：numpy.hsplit（数组，个数）

import numpy
lst1 = [1,2,3]
lst2 = [4,5,6]
array = numpy.array([lst1,lst2]) #创建一个2行3列数组
x,y = numpy.split(array,2) #拆分回两个一维数组
print(x)
print(y)

import numpy
lst1 = [1,2,3]
lst2 = [4,5,6]
array = numpy.array([lst1,lst2]) #创建一个2行3列数组
x,y = numpy.vsplit(array,2) #按行拆分，可分为两个1行3列数组
print(x)
print(y)

import numpy
lst1 = [1,2,3]
lst2 = [4,5,6]
array = numpy.array([lst1,lst2]) #创建一个2行3列数组
x,y,z = numpy.hsplit(array,3) #按列拆分，可分为三个含有2行1列数组
print(array)
print()

print(x)
print(y)
print(z)

本文地址：https://blog.csdn.net/smallfox233/article/details/107300099