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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