NumPy - 简明教程(中)

NumPy 数组属性

NumPy 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。

在 NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axis),也就是维度(dimensions)。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(axis),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。

很多时候可以声明 axis。axis=0,表示沿着第 0 轴进行操作,即对每一列进行操作;axis=1,表示沿着第1轴进行操作,即对每一行进行操作。

NumPy 的数组中比较重要 ndarray 对象属性有:

属性 说明
ndarray.ndim 秩,即轴的数量或维度的数量
ndarray.shape 数组的维度,对于矩阵,n 行 m 列
ndarray.size 数组元素的总个数,相当于 .shape 中 n*m 的值
ndarray.dtype ndarray 对象的元素类型
ndarray.itemsize ndarray 对象中每个元素的大小,以字节为单位
ndarray.flags ndarray 对象的内存信息
ndarray.real ndarray元素的实部
ndarray.imag ndarray 元素的虚部
ndarray.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。

使用示例

一般情况下,使用shape方法比较多

import numpy as np  

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])  
print (a.shape)

>>>(2, 3)

NumPy 创建数组

ndarray 数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外,也可以通过以下几种方式来创建。

1. numpy.empty方法

numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')
参数 说明
shape 数组形状,定义几行几列
dtype 数据类型,可选
order 有"C"和"F"两个选项,分别代表,行优先和列优先,在计算机内存中的存储元素的顺序。

注意:使用empty函数创建的数组,其中元素为随机值,因为它们未初始化。

例如:

import numpy as np 
x = np.empty([3,2], dtype = int) 
print (x)

>>>
[[           36095424     140160654480240]
 [    140160654172776 8735235667726816296]
 [    140160654469136     140160654172776]]

2. numpy.zeros方法

创建指定大小的数组,数组元素以 0 来填充:

numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')
参数 说明
shape 数组形状,定义几行几列
dtype 数据类型,可选
order 有"C"和"F"两个选项,分别代表,行优先和列优先,在计算机内存中的存储元素的顺序。

例如:

y = np.zeros((5,), dtype = np.int) 
print(y)

>>>
[0 0 0 0 0]

3. numpy.ones方法

numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')
参数 说明
shape 数组形状,定义几行几列
dtype 数据类型,可选
order 有"C"和"F"两个选项,分别代表,行优先和列优先,在计算机内存中的存储元素的顺序。

例如:

import numpy as np

# 默认为浮点数
x = np.ones(5) 
print(x)

>>>
[1. 1. 1. 1. 1.]

NumPy 从已有的数组创建数组

1. numpy.asarray

numpy.asarray 类似 numpy.array,但 numpy.asarray 参数只有三个,比 numpy.array 少两个。

numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)
参数 说明
a 任意形式的输入参数,可以是,列表, 列表的元组, 元组, 元组的元组, 元组的列表,多维数组
dtype 数据类型,可选
order 有"C"和"F"两个选项,分别代表,行优先和列优先,在计算机内存中的存储元素的顺序。

例如:

import numpy as np 

x =  (1,2,3) 
a = np.asarray(x)  
print (a)

>>>
[1  2  3]

2. numpy.frombuffer

numpy.frombuffer 用于实现动态数组。numpy.frombuffer 接受 buffer 输入参数,以流的形式读入转化成 ndarray 对象。

numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)
参数 说明
buffer 可以是任意对象,会以流的形式读入。
dtype 数据类型,可选
count 读取的数据数量,默认为-1,读取所有数据。
offset 读取的起始位置,默认为0。

例如:

import numpy as np 

s =  b'Hello World' 
a = np.frombuffer(s, dtype =  'S1')  
print (a)

>>>
[b'H' b'e' b'l' b'l' b'o' b' ' b'W' b'o' b'r' b'l' b'd']

3. numpy.fromiter

numpy.fromiter 方法从可迭代对象中建立 ndarray 对象,返回一维数组。

numpy.fromiter(iterable, dtype, count=-1)
参数 说明
iterable 可迭代对象。
dtype 数据类型,可选
count 读取的数据数量,默认为-1,读取所有数据。

例如:

import numpy as np 

# 使用 range 函数创建列表对象  
list=range(5)
it=iter(list)

# 使用迭代器创建 ndarray 
x=np.fromiter(it, dtype=float)
print(x)

>>>
[0. 1. 2. 3. 4.]

相关阅读

NumPy简明教程(上)


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