python基础之Numpy库中array用法总结

目录前言为什么要用numpy数组的创建生成均匀分布的array：生成特殊数组获取数组的属性数组索引，切片，赋值数组操作输出数组总结前言

Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。

NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。数组的下标从0开始,同一个NumPy数组中所有元素的类型必须是相同的。

>>> import numpy as np为什么要用numpy

Python中提供了list容器，可以当作数组使用。但列表中的元素可以是任何对象，因此列表中保存的是对象的指针，这样一来，为了保存一个简单的列表[1,2,3]。就需要三个指针和三个整数对象。对于数值运算来说，这种结构显然不够高效。

Python虽然也提供了array模块，但其只支持一维数组，不支持多维数组(在TensorFlow里面偏向于矩阵理解)，也没有各种运算函数。因而不适合数值运算。

NumPy的出现弥补了这些不足。

数组的创建

使用numpy.array方法将tuple和list, array, 或者其他的序列模式的数据转创建为 ndarray, 默认创建一个新的 ndarray.

>>> np.array([1,2,3,4]) [1 2 3 4]>>> b = array( [ (1.5,2,3), (4,5,6) ] ) array([[ 1.5, 2. , 3. ], 　 [ 4. , 5. , 6. ]]) >>> c = array( [ [1,2], [3,4] ], dtype=complex) #指定数组中元素的类型>>> c array([[ 1.+0.j, 2.+0.j], 　 [ 3.+0.j, 4.+0.j]]) 生成均匀分布的array：

arange（最小值，最大值，步长）（左闭右开） : 创建等差数列

linspace（最小值，最大值，元素数量）

logspace(开始值, 终值, 元素个数): 创建等比数列

>>> np.arange(15)[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]>>> np.arange(15).reshape(3,5)[[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14]]>>> np.arange( 0, 2, 0.3 )array([ 0. , 0.3, 0.6, 0.9, 1.2, 1.5, 1.8])>>> np.linspace(1,3,9)[ 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75 3. ]生成特殊数组

np.ones: 创建一个数组, 其中的元素全为 1

np.zeros: 创建元素全为 0 的数组, 类似 np.ones

np.empty创建一个内容随机并且依赖与内存状态的数组。

np.eye: 创建一个对角线为 1 其他为 0 的矩阵.

np.identity: 创建一个主对角线为 1 其他为 0 的方阵.

>>> np.zeros((3,4))[[ 0. 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0. 0.]]>>> np.ones((3,4))[[ 1. 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1. 1.]]>>> np.eye(3)[[ 1. 0. 0.] [ 0. 1. 0.] [ 0. 0. 1.]]获取数组的属性

>>> a = np.zeros((2,2,2))>>> a.ndim #数组的维数3>>> a.shape #数组每一维的大小(2, 2, 2)>>> a.size #数组全部元素的数量 8>>> a.dtype #数组中元素的类型float64>>> print a.itemsize #每个元素所占的字节数8数组索引，切片，赋值

‘…’符号表示将所有未指定索引的维度均赋为 ‘：’

‘：’在python中表示该维所有元素

>>> a = np.array( [[2,3,4],[5,6,7]] )>>> a[[2 3 4] [5 6 7]]>>> a[1,2]7>>> a[1,:][5 6 7]>>> print a[1,1:2][6]>>> a[1,:] = [8,9,10]>>> a[[ 2 3 4] [ 8 9 10]]>>> c[1,...] # same as c[1,:,:] or c[1]array([[100, 101, 102], [110, 112, 113]])>>> c[...,2] # same as c[:,:,2]array([[ 2, 13], [102, 113]])>>> def f(x,y):... return 10*x+y...>>> b = np.fromfunction(f,(5,4),dtype=int) #>>> barray([[ 0, 1, 2, 3], [10, 11, 12, 13], [20, 21, 22, 23], [30, 31, 32, 33], [40, 41, 42, 43]]) 数组操作

>>> a = np.ones((2,2))>>> b = np.eye(2)>>> print a[[ 1. 1.] [ 1. 1.]]>>> print b[[ 1. 0.] [ 0. 1.]]

>>> print a > 2[[False False] [False False]]>>> print a+b #数组加，对应位置相加[[ 2. 1.] [ 1. 2.]]>>> print a-b #数组减，对应位置相减[[ 0. 1.] [ 1. 0.]]>>> print b*2 #数组与数值相乘，对应位置乘[[ 2. 0.] [ 0. 2.]]>>> print (a*2)*(b*2) #数组与数组相乘，按位置一对一相乘[[ 4. 0.] [ 0. 4.]]>>> print b/(a*2) #数组与数组相除，按位置一对一相除[[ 0.5 0. ] [ 0. 0.5]]>>> print a.dot(b) # matrix product，矩阵乘>>> np.dot(a,a) #矩阵乘法array([[ 2., 2.], [ 2., 2.]])>>> print (a*2)**4[[ 16. 16.] [ 16. 16.]]>>> b = a #浅拷贝>>> b is aTrue>>> c = a.copy() #深拷贝>>> c is aFalse

内置函数（min,max,sum)，同时可以使用axis指定对哪一维进行操作：

>>> a.sum()4.0>>> a.sum(axis=0) #计算每一列（二维数组中类似于矩阵的列）的和array([ 2., 2.])>>> a.min() #数组最小值1.0>>> a.max() #数组最大值1.0

使用numpy下的方法：

>>> np.sin(a)array([[ 0.84147098, 0.84147098], [ 0.84147098, 0.84147098]])>>> np.max(a)1.0>>> np.floor(a) array([[ 1., 1.], [ 1., 1.]])>>> np.exp(a) #e^xarray([[ 2.71828183, 2.71828183], [ 2.71828183, 2.71828183]])>>> print np.vstack((a,b)) #合并数组[[ 1. 1.] [ 1. 1.] [ 1. 0.] [ 0. 1.]]>>> print np.hstack((a,b)) #合并数组[[ 1. 1. 1. 0.] [ 1. 1. 0. 1.]]>>> print a.transpose() #转置

numpy.linalg模块中有很多关于矩阵运算的方法：

>>> import numpy.linalg as nplg

NumPy中的基本数据类型

名称 描述 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） int8/16/32/64 整数，1/2/4/8个字节大小 uint8/16/32/64 无符号整数 float16/32/64 半/单/双精度浮点数，16/32/64位，指数、精度也不同 complex64/128 复数，分别用两个32/64位浮点数表示实部和虚部 输出数组

当输出一个数组时，NumPy以特定的布局用类似嵌套列表的形式显示：

第一行从左到右输出 每个切片通过一个空行与下一个隔开 一维数组被打印成行，二维数组成矩阵，三维数组成矩阵列表。 如果一个数组太长，则NumPy自动省略中间部分而只打印两端的数据：　

>>> a = arange(6) # 1d array >>> print a [0 1 2 3 4 5] 　 >>> b = arange(12).reshape(4,3) # 2d array >>> print b [[ 0 1 2] [ 3 4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]]　 >>> c = arange(24).reshape(2,3,4) # 3d array >>> print c [[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] 　 [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] 总结

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