掌握NumPy数组对象ndarray

1.1.1 创建数组对象

NumPy 提供了两种基本对象：ndarray和ufunc。ndarray(下文统一称为数组）是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc则是对数组进行处理的函数。

1.数组的属性

属性	说明
ndim	返回int。表示数组的维数
shape	返回tuple（元组）。表示数组的尺寸，n行m列的矩阵，形状为（n，m）
size	返回int。表示元素的总数，等于数组形状的乘积
dtype	返回data-type。描述数组中元素的类型
itemsize	返回int。表示每个元素的大小（以字节为单位）。如dtype为float64的数组的itemsize的值为8（float64占64个bits，每个字节长度为64/8=8个字节）

 

 

 

 

 

 

 

 

2.数组的创建 

NumPy提供的array函数可以创建一维或多维数组，基本语法格式如下：

numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order='K',subok=False,ndmin=0)

 array函数的主要参数及说明

参数名称	说明
object	接收array。表示想要创建的数组。
dtype	接收data-type。表示数组所需要的数据类型。默认None
ndmin	接收int。指定生成数组的最小维数。默认为None

 

 

 

 

 

创建数组并查看数组属性：

重新设置数组的shape属性，发现只是改变了每个轴的大小，数组元素的顺序并没有改变。

使用arange函数创建数组，通过指定开始值、终值和步长来创建一维数组，创建的数组不含终值。

linspace函数创建数组，通过指定开始值、终值和步长来创建一维数组，默认设置包含终值

使用logspace函数创建等比数列

NumPy提供了其他函数创建特殊数组：如zeros、eye、diag和ones等。

数组数据类型的转换：

创建数据类型：

查看数据类型 ：

自定义数据类型：

1.1.2 生成随机数

 生成随机数：

生成服从正态分布的随机数：

randint函数可以生成给定上下限范围的随机数，格式如下

numpy.random.randint(low,high=None,size=None,dtype='1')

low为最小值，high为最大值，size为数组的shape。例：

1.1.3变换数组的形态

reshape函数在改变原始数据的形状的同时不改变原始数据的值。

使用ravel函数展平数组（横向）

使用flatten函数展平数组（可以选择横向展平或纵向展平）

注意：实现数组组合时，都是将ndarray对象构成的元组作为参数，传递给函数

使用hstack函数实现数组横向组合

使用vstack函数实现数组纵向组合

concatenate函数组合数组时，参数axis=1按横轴组合，参数axis=0时按纵轴组合

hsplit函数实现数组横向分割

vsplit函数实现数组纵向分割

split函数分割数组