numpy.array 操作使用簡(jiǎn)單總結(jié)
更新時(shí)間：2019年11月08日 14:30:20 作者：liu_coding
這篇文章主要介紹了numpy.array 操作使用簡(jiǎn)單總結(jié)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
import numpy as np
numpy.array 常用變量及參數(shù)
- dtype變量，用來存放數(shù)據(jù)類型， 創(chuàng)建數(shù)組時(shí)可以同時(shí)指定。
- shape變量， 存放數(shù)組的大小， 這人值是可變的， 只要確保無素個(gè)數(shù)不變的情況下可以任意修改。（-1為自動(dòng)適配， 保證個(gè)數(shù)不變）
- reshape方法，創(chuàng)建一個(gè)改變了形狀的數(shù)組，與原數(shù)組是內(nèi)存共享的，即都指向同一塊內(nèi)存。
創(chuàng)建數(shù)組的方法
np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]], dtype=np.float)
np.arange(0,1,0.1) #0到1之間步長(zhǎng)為0.1的數(shù)組, 數(shù)組中不包含1
np.linspace(0, 1, 5) # 開始：0， 結(jié)束1, 元素個(gè)數(shù) 5。 array([ 0. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1. ])
np.logspace(0, 1, 5) # 開始：0， 結(jié)束1, 元素個(gè)數(shù) 5. array([ 10**0. , 10**0.25, 10**0.5 , 10**0.75, 10**1. ])
# 結(jié)果是 array([ 1. , 1.77827941, 3.16227766, 5.62341325, 10. ])
s = 'abcdefg'
np.fromstring(s, dtype=np.int8)
def func2(i, j):
return (i+1) * (j+1)
np.fromfunction(func2, (9,9))
np.ones((2, 2))
np.zero((2, 2))
np.eye(2)
#創(chuàng)建二維數(shù)組：
np.arange(0, 60, 10).reshape(-1, 1) + np.arange(0, 6)
數(shù)據(jù)讀取
通過下標(biāo)范圍獲取數(shù)據(jù)： 與python list對(duì)象操作一致。 不同點(diǎn)是這方法獲取的數(shù)組與原數(shù)組是內(nèi)存共享的。
通過整數(shù)序列獲取新數(shù)組：例 x[[3,2,3,2] ], 產(chǎn)生新數(shù)組， 內(nèi)存不共享
使用布爾數(shù)組獲取數(shù)據(jù)：例: x[np.array([True, False, True, False, False])] 或 x[x>0.5], 返回True對(duì)應(yīng)的數(shù)字。
代碼示例：
>>> x = np.arange(10) >>> y = x[::-1] >>> x array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> y array([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]) >>> y[0] = 100 >>> x array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 100]) >>> y array([100, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]) >>> x[0] = 99 >>> x array([ 99, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 100]) >>> y array([100, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 99]) >>> y = x[1:6] >>> y array([1, 2, 3, 4, 5]) >>> y[2] = 33 >>> y array([ 1, 2, 33, 4, 5]) >>> x array([ 99, 1, 2, 33, 4, 5, 6, 7, 8, 100]) >>> x[[3,2,3,2]] array([33, 2, 33, 2]) >>> z = x[[3,2,3,2]] >>> z array([33, 2, 33, 2]) >>> z[3] = 4 >>> z array([33, 2, 33, 4]) >>> x array([ 99, 1, 2, 33, 4, 5, 6, 7, 8, 100]) >>> x[x>10] array([ 99, 33, 100]) >>>
數(shù)組擴(kuò)展
np.vstack((a, b)): 增加行數(shù)， 把b數(shù)據(jù)追加到a的下面， 上下連接。
np.hstack((a, b)): 增加列數(shù)，把a(bǔ), b左右連接。
>>> a = np.ones((3,3)) >>> b = np.eye(3) >>> a array([[ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.]]) >>> b array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.]]) >>> b *= 2 >>> b array([[ 2., 0., 0.], [ 0., 2., 0.], [ 0., 0., 2.]]) >>> np.vstack((a, b)) array([[ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.], [ 2., 0., 0.], [ 0., 2., 0.], [ 0., 0., 2.]]) >>> >>> np.hstack((a, b)) array([[ 1., 1., 1., 2., 0., 0.], [ 1., 1., 1., 0., 2., 0.], [ 1., 1., 1., 0., 0., 2.]])
ufunc運(yùn)算
ufunc是universal function的縮寫，它是一種能對(duì)數(shù)組的每個(gè)元素進(jìn)行操作的函數(shù)。NumPy內(nèi)置的許多ufunc函數(shù)都是在C語言級(jí)別實(shí)現(xiàn)的，因此它們的計(jì)算速度非?？?。
np.sin(x, x) np.add(a, b) ~ a+b np.subtract(a, b) ~ a-b np.multiply(a, b) ~ a*b divide ~ a/b floor divide ~ a//b negative ~ -a power ~ a**b remainder ~ a % b
注意：復(fù)雜運(yùn)算時(shí)，中間步聚會(huì)有臨時(shí)變量，這會(huì)拖慢運(yùn)算速度。
如：
x = a*b + c
等價(jià)于
t = a*b x = t + c del t
所以可手動(dòng)優(yōu)化
x = a * b x += c
二維數(shù)組轉(zhuǎn)一維
>>> a array([[ 1, 2, 3, 4], [ 4, 5, 6, 7], [ 7, 8, 9, 10]]) >>> a.ravel() array([ 1, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 7, 7, 8, 9, 10])
reshape函數(shù)可重新定義大小。
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
Python自動(dòng)化測(cè)試selenium指定截圖文件名的方法
這篇文章主要介紹了Python自動(dòng)化測(cè)試selenium指定截圖文件名方法,Selenium 支持 Web 瀏覽器的自動(dòng)化,它提供一套測(cè)試函數(shù),用于支持 Web 自動(dòng)化測(cè)試,下文基于python實(shí)現(xiàn)指定截圖文件名方法,需要的小伙伴可以參考一下2025-02-02
裝飾器(decorator)是一種高級(jí)Python語法。裝飾器可以對(duì)一個(gè)函數(shù)、方法或者類進(jìn)行加工。接下來通過本文給大家介紹python裝飾器基礎(chǔ)，對(duì)python裝飾器相關(guān)知識(shí)感興趣的朋友一起學(xué)習(xí)吧2016-03-03
Python面向?qū)ο笾甒eb靜態(tài)服務(wù)器
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Python面向?qū)ο笾甒eb靜態(tài)服務(wù)器，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2019-09-09
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python 3.7新功能之dataclass裝飾器的相關(guān)資料，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧。2018-04-04
每個(gè)人一生中都會(huì)遇到一件事情，在事情出現(xiàn)之前不會(huì)關(guān)心，但是事情一旦來臨就發(fā)現(xiàn)它極其重要，并且需要在很短的時(shí)間內(nèi)做出重大決定，那就是給自己的新生寶寶起個(gè)名字。下面這篇文章主要介紹了如何利用Python爬蟲給孩子起個(gè)好名字，需要的朋友可以參考下。2017-02-02
Python 處理數(shù)據(jù)庫事務(wù)的操作方法
在Python中,處理數(shù)據(jù)庫事務(wù)通常涉及使用特定的數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)如sqlite3、PyMySQL和psycopg2等,這些庫提供事務(wù)管理功能,允許開發(fā)者手動(dòng)控制事務(wù)的提交和回滾,本文給大家介紹Python如何處理數(shù)據(jù)庫事務(wù),感興趣的朋友一起看看吧2024-10-10
Python實(shí)現(xiàn)隊(duì)列的方法示例小結(jié)【數(shù)組，鏈表】
這篇文章主要介紹了Python實(shí)現(xiàn)隊(duì)列的方法,結(jié)合實(shí)例形式分析了Python基于數(shù)組和鏈表實(shí)現(xiàn)隊(duì)列的相關(guān)操作技巧與相關(guān)注意事項(xiàng),需要的朋友可以參考下2020-02-02
這篇文章主要介紹了pandas 層次化索引的實(shí)現(xiàn)方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2019-07-07
python利用pandas分析學(xué)生期末成績(jī)實(shí)例代碼
pandas是數(shù)據(jù)分析師最常用的工具之一,這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python如何利用pandas分析學(xué)生期末成績(jī)的相關(guān)資料,文中給出了詳細(xì)的實(shí)現(xiàn)方法,需要的朋友可以參考下2021-07-07
Python PyQt5模塊實(shí)現(xiàn)一個(gè)瀏覽器的示例代碼
在項(xiàng)目開發(fā)中，有的應(yīng)用程序可以運(yùn)行在web瀏覽器，本文主要介紹了Python PyQt5模塊實(shí)現(xiàn)一個(gè)瀏覽器的示例代碼，分享給大家，感興趣的可以了解一下2021-07-07