ndarray的用法总结

#发现ndarray的一维,二维都可以用[i][j], 它们都是下标索引的连用, 比如j表示第j个元素;
#二维ndarray可以用[m, n]来进行行列的操作,类似matlab中的用法.取某一列是[:, n],而不是[:][n],后者只是取第n个元素,因为[:]表示创建一个副本.
import numpy as np
array1 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])  #二维数组, (2,3)
print(array1)

fields = ["a", "b", "c"]
dtype = np.dtype([("a", int),
                 ("b", np.float64),
                 ("c", np.float64)])
ndarray1 = np.empty(shape=(2, ), dtype=dtype) #一维数组, (2, )
for i in range(len(array1)):
    for j, field in enumerate(fields):　　 #绑定下标和数据,下标从0开始
        ndarray1[field][i] = array1[i][j] #dtype和列名关联后可以通过[dtype的列名][行序号]来访问,也可以用[行序号][元组中位置序号]
　　　　 #ndarray1[i][j] = array1[i][j]
print(ndarray1)
print(ndarray1[0][1])
print(ndarray1["b"][0])

ndarray2 = np.empty(shape=(2,3), dtype=np.float64) #二维数组, (2, 3)
for i in range(len(array1)):
    for j in range(len(array1[0])):
        ndarray2[i][j] = array1[i][j]
print(ndarray2)

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

[(1, 2., 3.) (4, 5., 6.)]

2.0
2.0

[[1. 2. 3.]
 [4. 5. 6.]]

 

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