Python可以用List当数组用,但是由于List的元素可以是任意对象,因此保存一个List需要保存所有指针和元素。非常消耗内存。
本文学习博客:用Python做科学计算 整理笔记,以待备用。
首先是NumPy函数库导入
importnumpy as np
创建数组
array
使用array可以创建多维数组
a = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9,10]])
shape
使用shape可以获得数组维数
a.shape (3,4)
reshape
使用reshape以改变数组的尺寸
b=a.reshape((2,6))
但是要注意:这两个数组共享内存,修改其中一个,另一个也将发生变化。
创建数组的专门函数
arange:指定开始值、终值(不包括)、步长
np.arange(0,10,1.5) array([ 0. , 1.5, 3. , 4.5, 6. , 7.5, 9. ])
linspace:指定开始值、终值(包括)、元素个数的等差数列
np.linspace(0,10,7) array([0., 1.66666667, 3.33333333, 5., 6.66666667, 8.33333333,10.)
logspace: 指定开始值、终值(包括)、元素个数的等比数列
np.logspace(0,1,7) array([1., 1.46779927, 2.15443469, 3.16227766,4.64158883, 6.81292069, 10.])
存取元素
-整数序列
a=np.arange(10,1,-1) b=a[4,4,4,-2] b array([6,6,6,3])
注意:b和a不共享内存,所以改变其中任一个,另一个不会跟着改变。
-布尔数组
收集数组中对应下标为True的元素。
a=np.arange(5,0,-1) a[np.array([True, True, True,False, False])] array([5,4,3])
注意:
1.两数组不共享内存。
2.只可对应于布尔数组,而不能是布尔列表a[ [True, True, True,False,False]]
否则输出应为
array([4,4,4,5,5])
结构数组
创建dtype对象,字典有两个关键字:names,formats。
import numpy as np people=np.dtype({ ‘names’:[‘name’,’ gender’] ‘formats’:[‘S32’,’S32’]}) a=np.array([(‘LiuJingjing’,’Female’),(‘ChengYin’,’Male’)],dtype=people)
ufunc运算
x=np.linspace(0,np.pi,10) t=np.sin(x,x)
这里sin的第二个参数是用来存结果的,上式表明x已经被覆盖了,与t的效果一样。
广播
广播就是数组大小不同,让他们看齐运算。
a=np.arange(10,70,10).reshape(-1,1) b=np.arange(1,6) c=a+b c array([[11, 12, 13, 14, 15], [21,22, 23, 24, 25], [31,32, 33, 34, 35], [41,42, 43, 44, 45], [51,52, 53, 54, 55], [61,62, 63, 64, 65]])
矩阵乘积
dot、inner、outer
其中dot做内积、inner最后一维做内积、outer展成列向量和行向量做矩阵乘积。
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