码迷,mamicode.com
首页 > 其他好文 > 详细

111

时间:2019-02-22 10:30:17      阅读:132      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:超过   array   一维数组   方法   包含   维度   range   数组   差值   

0. NumPy介绍

NumPy是Python的一个高性能科学计算和数据分析基础库,提供了功能强大的多维数组对象ndarray。
引入numpy,并重命名为np,方便使用
import numpy as np

1. 创建数组

  • 1.1使用numpy内置的array函数创建数组
    • 创建一维数组
    arr1 = np.array([1,2,3])
    print(type(arr1))
    print(arr1)

    测试结果:

    <class ‘numpy.ndarray‘>
    [1 2 3]

    • 创建二维数组
    arr2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
    print(arr2)

    测试结果:

    [[1 2 3]
    [4 5 6]]

  • 1.2使用arange函数创建数组
    • 使用arange函数创建包含0到9 十个数字的一维数组
    #注意:arange函数返回的数组默认第一个元素是0,结束元素是指定的数值前一个数字9
    arr_1 = np.arange(10)
    print(arr_1)

    测试结果:

    [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

    • 通过arange函数设置“开始、结束、步长”三个参数创建包含1到10所有奇数的一维数组
    #从1开始,到10前一位结束,步长为2表示相邻两个元素的差值是2
    arr_2 = np.arange(1,10,2)
    print(arr_2)

    测试结果:

    [1 3 5 7 9]

  • 1.3全0、全1数组zeros,ones
    • 使用zeros函数创建一个包含10个全0数字的一维数组
    • 使用ones函数创建一个包含5个全1数字的一维数组
    • 创建3行4列全1二维数组
    z1 = np.zeros(10)
    print(z1)
    o1 = np.ones(5)
    print(o1)
    o2 = np.ones((3,4))
    print(o2)

    测试结果:

    [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
    [1. 1. 1. 1. 1.]
    [[1. 1. 1. 1.]
    [1. 1. 1. 1.]
    [1. 1. 1. 1.]]

2. 数组的属性方法

  • 2.1 查看数组维度shape
    • 查看o2各维度的大小
    • 查看o2第1维的大小(行数)
    • 查看o2第2维的大小(列数)
    o2 = np.ones((3,4))
    #运行结果是一个元组(3,4)表示第1维的大小是3(也是就是3行),第2维的大小是4(也就是4列)
    print(o2.shape)
    print(o2.shape[0])
    print(o2.shape[1])

    测试结果:

    (3, 4)
    3
    4

  • 2.2元素类型及转换dtype,astype
    • 查看数组中元素类型
    • 类型转换函数
    #类型转换函数astype,数组元素由float64类型转换成int32类型,并返回一个新的数组o2_1,原数组o2元素类型不变
    o2_1 = o2.astype(np.int32)
    #o2数组类型不变
    print(o2.dtype)
    #o2_1数组中元素类型为int32
    print(o2_1.dtype)

    测试结果:

    float64
    float64
    int32

#创建字符串类型数组,dtype('<U5')表示字符串不超过5位
arr_string = np.array(["12.78","23.15","34.5"])
print(arr_string.dtype)
#将字符串数组转换成浮点类型数组
arr_float = arr_string.astype(np.float64)
print(arr_float.dtype)
print(arr_float)
#float类型数组转换成整型数组,小数部分将会被截断
arr_int = arr_float.astype(np.int32)
print(arr_int.dtype)
print(arr_int)
#numpy自动识别元素类型
print(np.array([1, 2, 3]).dtype)

测试结果:

<U5
float64
[12.78 23.15 34.5 ]
int32
[12 23 34]
int32

3. 数组的属性方法

111

标签:超过   array   一维数组   方法   包含   维度   range   数组   差值   

原文地址:https://www.cnblogs.com/ttzzyy/p/10416604.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!