python ndarray数组对象特点及实例分享

1、numpy数组是同质数组,即所有元素的数据类型必须相同。

2、ndarray数组一般要求所有元素的数据类型相同,下标从0开始,最后一个元素的下标为数组长度减1。

实例

 import numpy as np   a = np.arange(0, 5, 1) print(a) b = np.arange(0, 10, 2) print(b)

知识点扩充:

定义数组

 >>> import numpy as np >>> m = np.array([[1,2,3], [2,3,4]])    #定义矩阵,int64 >>> m array([[1, 2, 3],     [2, 3, 4]]) >>> m = np.array([[1,2,3], [2,3,4]], dtype=np.float)  #定义矩阵,float64 >>> m array([[1., 2., 3.],     [2., 3., 4.]]) >>> print(m.dtype)  #数据类型   float64 >>> print(m.shape)  #形状2行3列 (2, 3) >>> print(m.ndim)   #维数 2 >>> print(m.size)   #元素个数 6 >>> print(type(m)) <class 'numpy.ndarray'>

还有一些特殊的方法可以定义矩阵

 >>> m = np.zeros((2,2))     #全0 >>> m array([[0., 0.],     [0., 0.]]) >>> print(type(m))        #也是ndarray类型 <class 'numpy.ndarray'> >>> m = np.ones((2,2,3))    #全1 >>> m = np.full((3,4), 7)    #全为7 >>> np.eye(3)          #单位矩阵 array([[1., 0., 0.],     [0., 1., 0.],     [0., 0., 1.]]) >>> np.arange(20).reshape(4,5)  #生成一个4行5列的数组 >>> >>> np.random.random((2,3))    #[0,1)随机数 array([[0.51123127, 0.40852721, 0.26159126],     [0.42450279, 0.34763668, 0.06167501]]) >>> np.random.randint(1,10,(2,3))  #[1,10)随机整数的2行3列数组 array([[5, 4, 9],     [2, 5, 7]]) >>> np.random.randn(2,3)       #正态随机分布 array([[-0.29538656, -0.50370707, -2.05627716],     [-1.50126655, 0.41884067, 0.67306605]]) >>> np.random.choice([10,20,30], (2,3))   #随机选择 array([[10, 20, 10],     [30, 10, 20]]) >>> np.random.beta(1,10,(2,3))       #贝塔分布 array([[0.01588963, 0.12635485, 0.22279098],     [0.08950147, 0.02244569, 0.00953366]])

操作数组

 >>> from numpy import * >>> a1=array([1,1,1])  #定义一个数组 >>> a2=array([2,2,2]) >>> a1+a2        #对于元素相加 array([3, 3, 3]) >>> a1*2         #乘一个数 array([2, 2, 2])  ## >>> a1=np.array([1,2,3]) >>> a1 array([1, 2, 3]) >>> a1**3       #表示对数组中的每个数做立方 array([ 1, 8, 27])  ##取值,注意的是它是以0为开始坐标,不matlab不同 >>> a1[1] 2  ##定义多维数组 >>> a3=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> a3 array([[1, 2, 3],     [4, 5, 6]]) >>> a3[0]       #取出第一行的数据 array([1, 2, 3]) >>> a3[0,0]      #第一行第一个数据 1 >>> a3[0][0]     #也可用这种方式 1 >>> a3 array([[1, 2, 3],     [4, 5, 6]]) >>> a3.sum(axis=0)   #按行相加,列不变 array([5, 7, 9]) >>> a3.sum(axis=1)   #按列相加,行不变 array([ 6, 15])  

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