Python 科学计算库numpy

 ̄綄美尐妖づ 提交于 2019-11-28 02:59:38

Numpy基础数据结构

NumPy数组是一个多维数组对象,称为ndarray。其由两部分组成:

  • 实际的数据
  • 描述这些数据的元数

# 多维数组ndarray

import numpy as np

ar = np.array([1,2,3,4,5,6,7])
print(ar)          # 输出数组,注意数组的格式:中括号,元素之间没有逗号(和列表区分)
print(ar.ndim)     # 输出数组维度的个数(轴数),或者说“秩”,维度的数量也称rank
print(ar.shape)    # 数组的维度,对于n行m列的数组,shape为(n,m)
print(ar.size)     # 数组的元素总数,对于n行m列的数组,元素总数为n*m
print(ar.dtype)    # 数组中元素的类型,类似type()(注意了,type()是函数,.dtype是方法)
print(ar.itemsize) # 数组中每个元素的字节大小,int32l类型字节为4,float64的字节为8
print(ar.data)     # 包含实际数组元素的缓冲区,由于一般通过数组的索引获取元素,所以通常不需要使用这个属性。
ar   # 交互方式下输出,会有array(数组)

# 数组的基本属性
# ① 数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推
# ② 在NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axes),秩其实是描述轴的数量:
# 比如说,二维数组相当于是两个一维数组,其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组
# 所以一维数组就是NumPy中的轴(axes),第一个轴相当于是底层数组,第二个轴是底层数组里的数组。
# 而轴的数量——秩,就是数组的维数。

# 创建数组:arange(),类似range(),在给定间隔内返回均匀间隔的值。

# 创建数组:linspace():返回在间隔[开始,停止]上计算的num个均匀间隔的样本。

ar1 = np.linspace(2.0, 3.0, num=5)
ar2 = np.linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=False)
ar3 = np.linspace(2.0, 3.0, num=5, retstep=True)
print(ar1,type(ar1))
print(ar2)
print(ar3,type(ar3))
# numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
# start:起始值,stop:结束值
# num:生成样本数,默认为50
# endpoint:如果为真,则停止是最后一个样本。否则,不包括在内。默认值为True。
# retstep:如果为真,返回(样本,步骤),其中步长是样本之间的间距 → 输出为一个包含2个元素的元祖,第一个元素为array,第二个为步长实际值

 

# 创建数组:zeros()/zeros_like()/ones()/ones_like()

ar1 = np.zeros(5)  
ar2 = np.zeros((2,2), dtype = np.int)
print(ar1,ar1.dtype)
print(ar2,ar2.dtype)
print('------')
# numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C'):返回给定形状和类型的新数组,用零填充。
# shape:数组纬度,二维以上需要用(),且输入参数为整数
# dtype:数据类型,默认numpy.float64
# order:是否在存储器中以C或Fortran连续(按行或列方式)存储多维数据。

ar3 = np.array([list(range(5)),list(range(5,10))])
ar4 = np.zeros_like(ar3)
print(ar3)
print(ar4)
print('------')
# 返回具有与给定数组相同的形状和类型的零数组,这里ar4根据ar3的形状和dtype创建一个全0的数组

ar5 = np.ones(9)
ar6 = np.ones((2,3,4))
ar7 = np.ones_like(ar3)
print(ar5)
print(ar6)
print(ar7)
# ones()/ones_like()和zeros()/zeros_like()一样,只是填充为1

 

# 创建数组:eye()

print(np.eye(5))
# 创建一个正方的N*N的单位矩阵,对角线值为1,其余为0

 

 

ndarray的数据类型

bool 用一个字节存储的布尔类型(True或False)

inti 由所在平台决定其大小的整数(一般为int32或int64)

int8 一个字节大小,-128 至 127

int16 整数,-32768 至 32767

int32 整数,-2 ** 31 至 2 ** 32 -1

int64 整数,-2 ** 63 至 2 ** 63 - 1

uint8 无符号整数,0 至 255

uint16 无符号整数,0 至 65535

uint32 无符号整数,0 至 2 ** 32 - 1

uint64 无符号整数,0 至 2 ** 64 - 1

float16 半精度浮点数:16位,正负号1位,指数5位,精度10位

float32 单精度浮点数:32位,正负号1位,指数8位,精度23位

float64或float 双精度浮点数:64位,正负号1位,指数11位,精度52位

complex64 复数,分别用两个32位浮点数表示实部和虚部

complex128或complex 复数,分别用两个64位浮点数表示实部和虚部

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