Numpy(5)

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# coding=utf-8  

Created on 2016-9-7 

@author: paulsweet 

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import numpy as np

a=np.arange(12).reshape(3,4)
a

array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

#二维数组，0轴，1轴可以分别看作纵轴和横轴，三维数组则想像为立方体
a.sum(axis=0) # 计算每一列的和，注意理解轴的含义，是轴方向上的求和

array([12, 15, 18, 21])

for row in a: #多维数组的遍历是以是第一个轴为基础的,按行来遍历
    print(row)

[0 1 2 3]
[4 5 6 7]
[ 8  9 10 11]

for element in a.flat:  #如果想对数组中每个元素都进行处理，可以使用flat属性，该属性是一个数组元素迭代器：
    print(element)

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

#实际上是一个加法表，纵轴的值为0, 10, 20, 30, 40, 50；横轴的值为0, 1, 2, 3, 4, 5。
#纵轴的每个元素都和横轴的每个元素求和，就得到 
np.arange(0, 60, 10).reshape(-1, 1) + np.arange(0, 6)

array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
       [10, 11, 12, 13, 14, 15],
       [20, 21, 22, 23, 24, 25],
       [30, 31, 32, 33, 34, 35],
       [40, 41, 42, 43, 44, 45],
       [50, 51, 52, 53, 54, 55]])

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组合函数

• hstack
• vstack
• dstack
• concatenate

x=np.arange(9).reshape(3,3)
y=x*3
print(x);print(y)

[[0 1 2]
 [3 4 5]
 [6 7 8]]
[[ 0  3  6]
 [ 9 12 15]
 [18 21 24]]

#水平组合
np.hstack((x,y))

array([[ 0,  1,  2,  0,  3,  6],
       [ 3,  4,  5,  9, 12, 15],
       [ 6,  7,  8, 18, 21, 24]])

#垂直组合
np.vstack((x,y))

array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 0,  3,  6],
       [ 9, 12, 15],
       [18, 21, 24]])

#深度组合
#组合函数dstack。顾名思义，就是在数组的第三个轴（即深度）上组合，可以想像为在深度方向上两个数组的重叠：
np.dstack((x,y))

array([[[ 0,  0],
        [ 1,  3],
        [ 2,  6]],

       [[ 3,  9],
        [ 4, 12],
        [ 5, 15]],

       [[ 6, 18],
        [ 7, 21],
        [ 8, 24]]])

#通过concatenate函数，并指定相应的轴来获得组合效果:
np.concatenate((x,y),axis=0) #垂直组合

array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 0,  3,  6],
       [ 9, 12, 15],
       [18, 21, 24]])

np.concatenate((x,y),axis=1) #水平组合

array([[ 0,  1,  2,  0,  3,  6],
       [ 3,  4,  5,  9, 12, 15],
       [ 6,  7,  8, 18, 21, 24]])