Numpy使用总结(1)——array结构

对于ndarray结构来说，里面所有的元素必须是同一类型的如果不是的话，会自动的向下进行转换。

1.把list传入array来构造array

import numpy as np

tang_list = [1,2,3,4,5]
tang_array = np.array(tang_list)
print(tang_array)

结果：
[1 2 3 4 5]

2、ndarray基本属性操作

import numpy as np

tang_list = [1,2,3,4,5]
tang_array = np.array(tang_list)

print(type(tang_array))  # 类型
print(tang_array.dtype)  # 元素类型
print(tang_array.itemsize) # 元素字节大小
print(tang_array.shape)  # 形状
print(tang_array.size)  # 元素个数
print(tang_array.ndim)  # 维度
print(tang_array.fill(0))  # 填充

结果：
<class 'numpy.ndarray'>
int32
4
(5,)
5
1
None

import numpy as np

tang_list = [1,2,3,4,5]
tang_array = np.array(tang_list)

print(tang_array[0]) # 索引，从0开始
print(tang_array[1:3]) #切片
print(tang_array[-2:]) #反向切片

3、多维矩阵操作

import numpy as np

tang_array = np.array([[1,2,3],
                      [4,5,6],
                      [7,8,9]])

print(tang_array)
print(type(tang_array))  # 类型
print(tang_array.dtype)  # 元素类型
print(tang_array.itemsize) # 元素字节大小
print(tang_array.shape)  # 形状
print(tang_array.size)  # 元素个数
print(tang_array.ndim)  # 维度
print(tang_array[1,1])  # 索引第二行第二列
print(tang_array[1])  # 索引第二行
tang_array2 = tang_array.copy()  # 矩阵拷贝
print(tang_array2)
tang_array = np.arange(0,100,10)  # 生成10个数，步长为10
print(tang_array)
mask = np.array([0,0,0,1,1,1,0,0,1,1],dtype=bool)  # 生成数组，类型为bool
print(mask)
random_array = np.random.rand(10)  # 生成0到1之间的10个随机数
print(random_array)
print(np.where(tang_array > 30))  # 大于30的索引

4、数组类型

tang_array = np.array([1,2,3,4,5],dtype=np.float32)  # 构造float32类型的数组
print(tang_array)
print(tang_array.nbytes)  # 总共多少字节
tang_array = np.array([1,10,3.5,'str'],dtype = np.object)  # 数组里可有任意类型
print(tang_array)

Numpy使用总结(1)——array结构

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