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])

到此这篇关于python ndarray数组对象特点及实例分享的文章就介绍到这了,更多相关python ndarray数组对象有什么特点内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • Python Numpy 控制台完全输出ndarray的实现

    如下所示: import numpy as np np.set_printoptions(threshold=np.nan) print(ndarray) 当ndarray里面的存放的数据维度过大时,在控制台会出现不能将ndarray完全输出的情况,中间部分的结果会用省略号打印出来.这时就需要用到numpy里面的set_printoptions()方法. set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewi

  • 完美解决python中ndarray 默认用科学计数法显示的问题

    机器环境: Python 3.6.4 numpy==1.14.0 pandas==0.22.0 解决方法: np.set_printoptions(suppress=True) 默认情况下,ndarray数组采用科学计数法显示: 加入代码后: 以上这篇完美解决python中ndarray 默认用科学计数法显示的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • python NumPy ndarray二维数组 按照行列求平均实例

    我就废话不多说了,直接上代码吧! c = np.array([[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]]) print(c.mean(axis=1))#行 print(c.mean(axis=0))#列 输出为: [ 2.5 5.5 8.5] [ 4. 5. 6. 7.] 以上这篇python NumPy ndarray二维数组 按照行列求平均实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • Python 实现Image和Ndarray互相转换

    如下所示: import numpy as np from PIL import Image img = Image.open(filepath) img_convert_ndarray = np.array(img) ndarray_convert_img= Image.fromarray(img_convert_ndarray ) # np.array(object) 这个函数很强大啊,看源码里面给的注释 # object : array_like # An array, any objec

  • python3 dict ndarray 存成json,并保留原数据精度的实例

    如下所示: import numpy as np import codecs, json a = np.arange(10).reshape(2,5) # a 2 by 5 array b = a.tolist() # nested lists with same data, indices file_path = "/path.json" ## your path variable json.dump(b, codecs.open(file_path, 'w', encoding='

  • 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,

  • JavaScript数组对象赋值用法实例

    JavaScript数组对象赋值用法实例

    本文实例讲述了JavaScript数组对象赋值用法.分享给大家供大家参考.具体如下: 这里JavaScript数组对象的使用会使你的JS程序变得简洁而有效率,但是好像不少新手都不喜欢用数组,因为觉得它们抽象,不好理解,其实只要你认真领悟,它就像捅破窗户纸一样,令你豁然开朗.希望通过本实例,你对数组会有更多的理解. 运行效果图如下: 具体代码如下: <html> <head> <meta http-equiv="content-type" content=&

  • JavaScript类数组对象转换为数组对象的方法实例分析

    本文实例分析了JavaScript类数组对象转换为数组对象的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.类数组对象: 拥有length属性,可以通过下标访问: 不具有数组所具有的方法. 2.为什么要将类数组对象转换为数组对象? 数组对象Array有很多方法:shift.unshift.splice.slice.concat.reverse.sort,ES6又新增了一些方法:forEach.isArray.indexOf.lastIndexOf.every.some.map.filter.redu

  • Python返回数组/List长度的实例

    其实很简单,用len函数: >>> array = [0,1,2,3,4,5] >>> print len(array) 6 同样,要获取一字符串的长度,也是用这个len函数,包括其他跟长度有关的,都是用这个函数. 以上这篇Python返回数组/List长度的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • Python 求数组局部最大值的实例

    求数组局部最大值 给定一个无重复元素的数组A[0-N-1],求找到一个该数组的局部最大值.规定:在数组边界外的值无穷小.即:A[0]>A[-1],A[N-1] >A[N]. 显然,遍历一遍可以找到全局最大值,而全局最大值显然是局部最大值. 可否有更快的办法? 算法描述 使用索引left.right分别指向数组首尾. 求中点 mid = ( left + right ) / 2 A[mid]>A[mid+1],丢弃后半段:right=mid A[mid+1]>A[mid],丢弃前半段

  • python将数组n等分的实例

    废话不多说,直接上代码! import math lists = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 12, 13, 14, 16, 7, 8, 1] length = len(lists) n = 4 for i in range(n): one_list = lists[math.floor(i / n * length):math.floor((i + 1) / n * length)] print(one_list) 其中,使用math.floor()是

  • Python关于OS文件目录处理的实例分享

    Python----OS 文件目录处理 import os import time # 获取当前文件的绝对路径 dir_1 = os.path.abspath(__file__) # D:\workspace\web-test\Study\Day_5-16\tset3.py # 获取当前文件所在目录的上级路径 dir_2 = os.getcwd() # D:\workspace\web-test\Study\Day_5-16 dir_3_1 = os.path.dirname(dir_1) #

  • Python爬虫DOTA排行榜爬取实例(分享)

    Python爬虫DOTA排行榜爬取实例(分享)

    1.分析网站 打开开发者工具,我们观察到排行榜的数据并没有在doc里 doc文档 在Javascript里我么可以看到下面代码: ajax的post方法异步请求数据 在 XHR一栏里,我们找到所请求的数据 json存储的数据 请求字段为: post请求字段 2.伪装浏览器,并将json数据存入excel里面 获取信息 将数据保存到excel中 3.结果展示 以上这篇Python爬虫DOTA排行榜爬取实例(分享)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • 详解 Python 与文件对象共事的实例

    详解 Python 与文件对象共事的实例 Python 有一个内置函数,open,用来打开在磁盘上的文件.open 返回一个文件对象,它拥有一些方法和属性,可以得到被打开文件的信息,以及对被打开文件进行操作. >>> f = open("/music/_singles/kairo.mp3", "rb") (1) >>> f (2) <open file '/music/_singles/kairo.mp3', mode 'r

  • Python获取当前函数名称方法实例分享

    本文实例主要是Python中获取当前运行函数的名称,具体如下. python 具有强大的自省能力,在函数运行时,可以在函数内部获取到当前所在的函数名称,请看示例代码 #coding=utf-8 import sys import inspect def my_name(): print '1' ,sys._getframe().f_code.co_name print '2' ,inspect.stack()[0][3] def get_current_function_name(): prin

随机推荐