arr = [[ 1., 0., 0.],
    [ 0., 1., 2.]]

# 數(shù)組軸的個數(shù)
arr.ndim
# 數(shù)組維度及長度，例如2×3的數(shù)組其shape為(2, 3)
arr.shape
# 數(shù)組元素的總個數(shù)
arr.size
# 數(shù)組中元素的數(shù)據(jù)類型
arr.dtype
# 數(shù)組中元素所占字節(jié)數(shù)
arr.itemsize

# 普通數(shù)組轉(zhuǎn)化為numpy數(shù)組
a1 = np.array([2, 3, 4], dtype=float)
print(a1)                  
# 將元組數(shù)組轉(zhuǎn)化為二維numpy數(shù)組
a2 = np.array([(1, 2, 3), (3, 4, 5)])
print(a2)
# 將3×3的數(shù)組用1填充
a3 = np.ones((3, 3))
print(a3)
# 從1到10，每隔2生成一個元素
a4 = np.arange(1, 10, 2)
print(a4)
# 在1到12之間生成4個元素
a5 = np.linspace(1, 12, 4, dtype=int)
print(a5)
 
'''
普通數(shù)組轉(zhuǎn)化為numpy對象：
[2. 3. 4.]
元組數(shù)組：
[[1 2 3]
 [3 4 5]]
用1填充數(shù)組：
[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]
從1到10每隔2生成一個元素：
[1 3 5 7 9]
在1到12之間生成4個元素：
[ 1 4 8 12]
'''

A = np.array([[1, 1],
       [0, 1]])
B = np.array([[2, 0],
       [3, 4]])
print(A * B)
print(A @ B)
 
'''
矩陣元素對應(yīng)相乘：
[[2 0]
 [0 4]]
矩陣的乘法：
[[5 4]
 [3 4]]
'''

a = np.array([[0, 1, 2, 3],
       [4, 5, 6, 7],
       [8, 9, 10, 11]])
print(a.max()) # 求整體的最大值，結(jié)果為11
print(a.sum(axis=0)) # 求每一列的和，結(jié)果為：[12 15 18 21]
print(np.sqrt(a))  # 數(shù)組每個元素求開方

a = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(a[1:3]) # 輸出下標(biāo)為1到3的元素：[1 2]
print(a[::-2]) # 逆序每隔兩個元素選一個值：[9 7 5 3 1]

a = np.array([[0, 1, 2, 3],
       [10, 11, 12, 13],
       [40, 41, 42, 43]])
# 輸出a第一維(行)的前三個，第二維(列)下標(biāo)的1~3
print(a[1:3, 0:3])
# 輸出行的所有，下標(biāo)為2的列
print(a[2, ...])
# 遍歷數(shù)組
for row in a:
  print(row)
# 遍歷每個子元素
for item in a.flat:
  print(item)
 
'''
后兩行的1~3列：
[[10 11 12]
 [40 41 42]]
第三行的所有列：
[40 41 42 43]
遍歷數(shù)組：
[0 1 2 3]
[10 11 12 13]
[40 41 42 43]
遍歷每個元素：
0
1
2
......
41
42
43
'''

a = np.arange(12) ** 2
print(a)
i = np.array([1, 3, 5])
print(a[i])
# 多維數(shù)組索引j
j = np.array([[3, 4], [9, 7]])
print(a[j])
 
'''
[ 0  1  4  9 16 25 36 49 64 81 100 121]
數(shù)組a的1、3、5個元素
[ 1 9 25]
通過多為索引j取出a的數(shù)據(jù)填到對應(yīng)位置
[[ 9 16]
 [81 49]]
'''

a = np.array(([[0, 1, 2, 3],
        [4, 5, 6, 7],
        [8, 9, 10, 11]]))
# 多維數(shù)組的單元素索引
i = np.array([0, 1])
print(a[i])
# 對多維數(shù)組提供多維度索引，同時提供i,j代表取出a的[0,2]、[1,3]兩個元素
j = np.array([2, 3])
print(a[i, j])
'''
選擇多維數(shù)組a的第0、1兩行：
[[0 1 2 3]
 [4 5 6 7]]
a的[0,2]、[1,3]兩個元素：
[2 7]
'''

a=np.array([[1,2,3,4,5,6],
      [7,8,9,10,11,12]])
b=a.reshape(3,4)
print(b)
# 多維數(shù)組，自動計(jì)算
print(a.reshape(-1,3,2))
# 展開數(shù)組
flatted = b.ravel()
print(flatted, end=' ')
'''
[[ 1 2 3 4]
 [ 5 6 7 8]
 [ 9 10 11 12]]
2×3×2的多維數(shù)組：
[[[ 1 2]
 [ 3 4]
 [ 5 6]]

 [[ 7 8]
 [ 9 10]
 [11 12]]]
展開數(shù)組：
[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12] 
'''

a=np.array([1,2,3])
b=np.array([4,5,6])
# 垂直方向合并
c=np.vstack((a,b))
print(c)
# 水平方向合并
print(np.hstack((a,b)))
# 水平方向拆分
print(np.hsplit(c,3))
'''
垂直堆疊
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
水平合并
[1 2 3 4 5 6]
水平拆分為三個1×2的：
[array([[1],
    [4]]), 
array([[2],
    [5]]), 
array([[3],
    [6]])]
'''

a = np.array([1, 2, 3])
b = a
# 修改b
b[0] = 0
print(a)
# 輸出a、b對象的id
print(id(a), id(b))
 
'''
修改b，a也發(fā)生了變化
[0 2 3]
查看二者的id
2290013812656 2290013812656
'''

c = a[:]
# 修改視圖的形狀
c.shape = 3, 1
print(c, a)
# 修改視圖c的數(shù)據(jù)
c[0] = 1
print(a[0])
 
'''
對視圖c的形狀做修改，a不會受到影響
[[0]
 [2]
 [3]] [0 2 3]
修改c的數(shù)據(jù)，a也會隨之改變：
1

d= a.copy()
d[0]=5
# 修改數(shù)組的副本d，a不受影響，輸出a：[1 2 3]
print(a)