numpy数据结构

import numpy as  np

arr1=np.array([-9,7,4,3])#将列表转化为数组

type(arr1)#数组类型

numpy.ndarray

arr1

array([-9,  7,  4,  3])

arr1=np.array([-9,  7,  4,  3],dtype="str")

arr1

array(['-9', '7', '4', '3'], dtype='<U2')

arr1=np.array([-9,  7,  4,  3],dtype="int")

arr1

array([-9,  7,  4,  3])

arr1=np.array([-9,  7,  4,  3],dtype="float")

arr1

array([-9.,  7.,  4.,  3.])

arr3=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]])#嵌套列表

arr3

array([[ 1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11, 12],
       [13, 14, 15, 16]])

for i in range(1,10):#迭代器 左开右闭
    print(i)

1
2
3
4
5
6
7
8
9

np.arange(1,10,2)

array([1, 3, 5, 7, 9])

#产生等差数组

np.linspace(1,10,10,endpoint=True)#para1:起始值；para2:中止值；para3:元素个数；para4:是否包含终止值；

array([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.])

np.linspace(1,10,20,endpoint=True)#para1:起始值；para2:中止值；para3:元素个数；para4:是否包含终止值；

array([ 1.        ,  1.47368421,  1.94736842,  2.42105263,  2.89473684,
        3.36842105,  3.84210526,  4.31578947,  4.78947368,  5.26315789,
        5.73684211,  6.21052632,  6.68421053,  7.15789474,  7.63157895,
        8.10526316,  8.57894737,  9.05263158,  9.52631579, 10.        ])

9/19

0.47368421052631576

1+2*9/19

1.9473684210526314

np.zeros([4,5])

array([[0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0.]])

np.zeros([4])#一维元素

array([0., 0., 0., 0.])

arr3=np.ones([2,3])#二维

arr3

array([[1., 1., 1.],
       [1., 1., 1.]])

arr3+1.5#是向量化运算，是并行运算，所有元素同时加

array([[2.5, 2.5, 2.5],
       [2.5, 2.5, 2.5]])

arr3.ndim#方法，数组的维数

2

arr3.shape#数组的形状

(2, 3)

arr3.size#数组中的元素个数

6

arr3.dtype#数组元素的数据类型

dtype('float64')

#数组的访问

data2=((1,1.2,1.4,1.6),(0,0.2,0.9,1.8),(1.22,1.2,1.5,0.8),(3.2,1.7,2.6,0.9))#嵌套元组

arr2=np.array(data2)

arr2

array([[1.  , 1.2 , 1.4 , 1.6 ],
       [0.  , 0.2 , 0.9 , 1.8 ],
       [1.22, 1.2 , 1.5 , 0.8 ],
       [3.2 , 1.7 , 2.6 , 0.9 ]])

arr2[0]

array([1. , 1.2, 1.4, 1.6])

arr2[0:3]

array([[1.  , 1.2 , 1.4 , 1.6 ],
       [0.  , 0.2 , 0.9 , 1.8 ],
       [1.22, 1.2 , 1.5 , 0.8 ]])

arr2[3]

array([3.2, 1.7, 2.6, 0.9])

arr2[1,2]

0.9

arr2[:,1:3]

array([[1.2, 1.4],
       [0.2, 0.9],
       [1.2, 1.5],
       [1.7, 2.6]])

arr2[3][2]#先访问行，再访问列，第4行第3列

2.6

arr2[3,2]

2.6