NumPy基本操作（一）

相关知识

NumPy简介

NumPy是用Python进行科学计算的基本软件包。它包含以下内容：

• 一个强大的N维数组对象
• 复杂的（广播）功能
• 用于集成C/C++和Fortran代码的工具
• 有用的线性代数，傅里叶变换和随机数能力
• 用于读写磁盘数据以及操作内存映射文件的工具

NumPy是一个用python实现的科学计算包。包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。

NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。

numpy的核心结构：ndarray(多维数组)

NumPy中创建数组的方法如下表：

NumPy.ndarray属性

NumPy.ndarray函数

 

1.打开终端模拟器，在命令行输入ipython notebook --ip='127.0.0.1'，在浏览器中会打开jupyter界面，点击New，在其下拉框中选择Python3.

2.新建一个ipyt文件，用于编写并执行代码。

3.ndarray的属性

import numpy as np  
a=np.arange(15).reshape(3,5)  
a  
#使用shape查看a的形状  
a.shape  
#使用ndim查看a的维数  
a.ndim  
#使用dtype查看a的数据类型  
a.dtype.name  
#查看数组a的元素个数  
a.itemsize  
type(a)  

 

创建数组ndarray

4.array()：将列表、元组转化成ndarray，使用array创建数组，数组的类型是由列表中元素的类型决定。

import numpy as np  
a=np.array([2,3,4])  
a  
#查看数组a的数据类型  
a.dtype  
b=np.array([1.2,3.5,5.1])  
#查看数组b的数据类型  
b.dtype  

 

5.使用array函数将元组转化成数组。

array1=np.array(((1,2,3),(2,3,4)))  
print(array1)  

 

6.array创建数组时，可以定义数据的类型

c=np.array([[1,2,3],[1.2,3.5,6]],dtype=np.float64)  
print(c)  

 

7.zeros()：创建全为0的数组，使用zeros函数创建一个全为0的3行4列数组。

array_zeros=np.zeros((3,4))  
print(array_zeros)  

 

8.ones()：创建全为1的数组，使用ones函数创建一个全是1的形状为（2,3,4）的3维数组，数据类型为int16.

array_ones=np.ones((2,3,4),dtype=np.int16)  
print(array_ones)  

 

9.empty():创建随机数组，使用empty函数创建一个形状为（2,3）的随机数组，它的元素值是随机的，以内存的状态决定。

array_empty=np.empty((2,3))  
print(array_empty)