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Numpy np.array 相关常用操作学习笔记

时间:2017-11-18 13:44:44      阅读:463      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:必须   常用操作   lis   strong   组元   end   rand   冒号   ast   

1.np.array构造函数

用法:np.array([1,2,3,4,5])

1.1 numpy array 和 python list 有什么区别?
标准Python的列表(list)中,元素本质是对象。如:L = [1, 2, 3],需要3个指针和三个整数对象,对于数值运算比较浪费内存和CPU。因此,Numpy提供了ndarray(N-dimensional array object)对象:存储单一数据类型的多维数组。
1.2 如何强制生成一个 float 类型的数组
d = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]], dtype=np.float)
1.3 使用astype(int)对上述 array 进行强制类型转换

d.astype(int)
1.4.dtype 和type 的区别是什么
type(d) 和 d.dtype 一个返回的是d 的数据类型 nd.array 另一个返回的是数组中内容的数据类型 
2. arange
用法 :np.arange(0,10)  // 生成[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] 左开右闭不包括10
2.1.arange 和python 的range 函数的区别是什么 

arange可以生成浮点类型,而range只能是整数类型
3. reshape
np.arange(1,10).reshape((3,3)) 从(3,4)改为(4,3)并不是对数组进行转置,而只是改变每个轴的大小,数组元素在内存中的位置并没有改变
reshape(-1,1) 任一行一列
4. 构造等差数列
np.linspace(1, 10, 10)

#构造等差数列 开始值,结束值,共几个数字 
  #包括终止值 [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
  #可以通过选项配置其不包括终止值
  c=np.linspace(1, 10, 10, endpoint=False)
5.构造等比数列
np.logspace(1,4,4,base=2,endpoint=True)
6.随机数生成

6.1随机生成(4*4)个0-10的数的二维数组
  np.random.randint(a, b, size=(c, d))
  6.2.随机生成 0-1的10个数字
  np.random.rand 
7.np.array 的数组切片
a.切片规则 [三冒号规则]
  [开始:结尾:步长]
b.开始为-1
  a[-1] 取最后一个
  a = [0,1,2,3,4,5,6,7]
  a[-1] = 7
c.结尾为-1(开始必须为大于等于0的数)
  a[2:-1] = [2,3,4,5,6]
d.步长为-1,意味着反转
  a[::-1]=[7,6,5,4,3,2,1]

Numpy np.array 相关常用操作学习笔记

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原文地址:http://www.cnblogs.com/oftenlin/p/7856389.html

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