【python笔记】NumPy入门

0 前言 数组的引入

在python里有列表，元组，字典，集合，在python里其实是没有数组的，但是NumPy引入了ndarray(数组对象)
这是因为引入ndarray,使得一维向量更像单个数据。

1.ndarray数组的创建 1.1 利用列表/元组

a=np.array([1,2,3,5])
b=np.array((1,2,3,5))

1.2 利用NumPy中的函数 1.2.1

a=np.arange(4)
b=np.zero(4,5)
c=np.ones(4,5)# 是ones 不是one,不要拼错了单词
d=np.full((3,4),6)
e=np.eye(5)  # 是eye 不是eyes,不要拼错了单词

1.2.2

1.2.3

a=np.linspace(0,6,4) # 生成数组[0. 2. 4. 6.],即把0到6 均等分，生成4个数
b=np.linspace(0,6,4,endpoint=False)#生成数组[0.  1.5 3.  4.5]
#对于数组b,因为endpoint=False，你可以理解为生成了[0.  1.5 3.  4.5  6.0],但是我们只要4个数，即不要最后一个数
c=np.concatenate(a,b)

2.ndarray数组的变换

在创建数组时，可以指定其类型：

a=np.ones((3,4),dtype=np.int32)

在创建后，可以改变其维度和类型

2.1改变ndarray数组的维度

2.1.1

要注意resize reshape的区别：
resize 会改变数组本身

2.1.2

在调用函数flatten swapaxes时，原数组不变！！

2.2 改变ndarray数组的维度

a=np.ones((3,4),dtype=np.int)
new_a=a.astype(np.float)
new_b=a.astype(np.int)#一定会创建一个新数组

和上面的一样，调用astype ,原数组不变
而且一定会创建一个新数组，即使数组类型根本没变

2.3 ndarray数组向列表的转变

3.ndarray数组的索引和切片

索引：获取数组中特定位置元素的过程
切片：获取数组子集元素的过程

3.1 一维数组的索引和切片

3.1 多维数组的索引和切片

要注意，数组从零开始计算

4.ndarray数组的计算

数组与标量的运算会作用于数组中的每一个元素

4.1 一元函数

4.2 二元函数