深入理解NumPy简明教程---数组2

NumPy数组（2、数组的操作）

基本运算

数组的算术运算是按元素逐个运算。数组运算后将创建包含运算结果的新数组。

>>> a= np.array([20,30,40,50]) 
>>> b= np.arange( 4) 
>>> b 
array([0, 1, 2, 3]) 
>>> c= a-b 
>>> c 
array([20, 29, 38, 47]) 
>>> b**2 
array([0, 1, 4, 9]) 
>>> 10*np.sin(a) 
array([ 9.12945251,-9.88031624, 7.4511316, -2.62374854]) 
>>> a<35 
array([True, True, False, False], dtype=bool) 

与其他矩阵语言不同，NumPy中的乘法运算符*按元素逐个计算，矩阵乘法可以使用dot函数或创建矩阵对象实现(后续章节会介绍)

>>> A= np.array([[1,1], 
...[0,1]]) 
>>> B= np.array([[2,0], 
...[3,4]]) 
>>> A*B # 逐个元素相乘 
array([[2, 0], 
  　　 [0, 4]]) 
>>> np.dot(A,B) # 矩阵相乘 
array([[5, 4], 
  　　 [3, 4]]) 

有些操作符如+=和*=用来更改已存在数组而不创建一个新的数组。

>>> a= np.ones((2,3), dtype=int) 
>>> b= np.random.random((2,3)) 
>>> a*= 3 
>>> a 
array([[3, 3, 3], 
  　　 [3, 3, 3]]) 
>>> b+= a 
>>> b 
array([[ 3.69092703, 3.8324276, 3.0114541], 
  　　　 [ 3.18679111, 3.3039349, 3.37600289]]) 
>>> a+= b # b转换为整数类型 
>>> a 
array([[6, 6, 6], 
      [6, 6, 6]]) 

当数组中存储的是不同类型的元素时，数组将使用占用更多位（bit）的数据类型作为其本身的数据类型，也就是偏向更精确的数据类型(这种行为叫做upcast)。

>>> a= np.ones(3, dtype=np.int32) 
>>> b= np.linspace(0,np.pi,3) 
>>> b.dtype.name 
'float64' 
>>> c= a+b 
>>> c 
array([ 1., 2.57079633, 4.14159265]) 
>>> c.dtype.name 
'float64' 
>>> d= exp(c*1j) 
>>> d 
array([ 0.54030231+0.84147098j,-0.84147098+0.54030231j, 
  　　　 -0.54030231-0.84147098j]) 
>>> d.dtype.name 
'complex128' 

许多非数组运算，如计算数组所有元素之和，都作为ndarray类的方法来实现，使用时需要用ndarray类的实例来调用这些方法。

>>> a= np.random.random((2,3)) 
>>> a 
array([[ 0.65806048, 0.58216761, 0.59986935], 
      [ 0.6004008, 0.41965453, 0.71487337]]) 
>>> a.sum() 
　 3.5750261436902333 
>>> a.min() 
   0.41965453489104032 
>>> a.max() 
   0.71487337095581649 

这些运算将数组看作是一维线性列表。但可通过指定axis参数（即数组的行）对指定的轴做相应的运算：

>>> b= np.arange(12).reshape(3,4) 
>>> b 
array([[ 0, 1, 2, 3], 
      [ 4, 5, 6, 7], 
      [ 8, 9, 10, 11]]) 
>>> b.sum(axis=0) # 计算每一列的和，注意理解轴的含义，参考数组的第一篇文章 
array([12, 15, 18, 21]) 
>>> b.min(axis=1) # 获取每一行的最小值 
array([0, 4, 8]) 
>>> b.cumsum(axis=1) # 计算每一行的累积和 
array([[ 0, 1, 3, 6], 
      [ 4, 9, 15, 22], 
      [ 8, 17, 27, 38]]) 

索引，切片和迭代

和列表和其它Python序列一样，一维数组可以进行索引、切片和迭代操作。

>>> a= np.arange(10)**3 #记住，操作符是对数组中逐元素处理的！ 
>>> a 
array([0, 1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729]) 
>>> a[2] 
8 
>>> a[2:5] 
array([ 8, 27, 64]) 
>>> a[:6:2]= -1000 # 等同于a[0:6:2]= -1000，从开始到第6个位置，每隔一个元素将其赋值为-1000 
>>> a 
array([-1000, 1,-1000, 27,-1000, 125, 216, 343, 512, 729]) 
>>> a[: :-1] # 反转a 
array([ 729, 512, 343, 216, 125,-1000, 27,-1000, 1,-1000]) 
>>>for i in a: 
...  print i**(1/3.), 
... 
nan 1.0 nan 3.0 nan 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 

多维数组可以每个轴有一个索引。这些索引由一个逗号分割的元组给出。

>>>def f(x,y): 
...  return 10*x+y 
... 
>>> b= np.fromfunction(f,(5,4),dtype=int) #fromfunction是一个函数，下篇文章介绍。 
>>> b 
array([[ 0, 1, 2, 3], 
      [10, 11, 12, 13], 
      [20, 21, 22, 23], 
      [30, 31, 32, 33], 
      [40, 41, 42, 43]]) 
>>> b[2,3] 
23 
>>> b[0:5, 1] # 每行的第二个元素 
array([ 1, 11, 21, 31, 41]) 
>>> b[: ,1] # 与前面的效果相同 
array([ 1, 11, 21, 31, 41]) 
>>> b[1:3,: ] # 每列的第二和第三个元素 
array([[10, 11, 12, 13], 
      [20, 21, 22, 23]]) 

当少于提供的索引数目少于轴数时，已给出的数值按秩的顺序复制，确失的索引则默认为是整个切片：

>>> b[-1] # 最后一行，等同于b[-1,:]，-1是第一个轴，而缺失的认为是：，相当于整个切片。 
array([40, 41, 42, 43]) 

 b[i]中括号中的表达式被当作i和一系列:，来代表剩下的轴。NumPy也允许你使用“点”像b[i,...]。

点(…)代表许多产生一个完整的索引元组必要的分号。如果x是秩为5的数组(即它有5个轴)，那么:　　　

• x[1,2,…] 等同于 x[1,2,:,:,:], 
• x[…,3] 等同于 x[:,:,:,:,3]
• x[4,…,5,:] 等同 x[4,:,:,5,:]　

>>> c= array( [ [[ 0, 1, 2], #三维数组（两个2维数组叠加而成） 
...[ 10, 12, 13]], 
... 
...[[100,101,102], 
...[110,112,113]]] ) 
>>> c.shape 
 (2, 2, 3) 
>>> c[1,...] #等同于c[1,:,:]或c[1] 
array([[100, 101, 102], 
      [110, 112, 113]]) 
>>> c[...,2] #等同于c[:,:,2] 
array([[ 2, 13], 
      [102, 113]]) 

多维数组的遍历是以是第一个轴为基础的：

>>>for row in b: 
...  print row 
... 
[0 1 2 3] 
[10 11 12 13] 
[20 21 22 23] 
[30 31 32 33] 
[40 41 42 43] 

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：

>>>for element in b.flat: 
...  print element, 
... 
0 1 2 3 10 11 12 13 20 21 22 23 30 31 32 33 40 41 42 43 

更多关于[]、…、newaxis、ndenumerate、indices、index exp的内容请参考NumPy示例

形状（shape）操作

更改数组的形状

数组的形状取决于其每个轴上的元素个数：

>>> a= np.floor(10*np.random.random((3,4))) 
>>> a 
array([[ 7., 5., 9., 3.], 
      [ 7., 2., 7., 8.], 
      [ 6., 8., 3., 2.]]) 
>>> a.shape 
(3, 4) 

可以用多种方式修改数组的形状：

>>> a.ravel() # 平坦化数组 
array([ 7., 5., 9., 3., 7., 2., 7., 8., 6., 8., 3., 2.]) 
>>> a.shape= (6, 2) 
>>> a.transpose() 
array([[ 7., 9., 7., 7., 6., 3.], 
      [ 5., 3., 2., 8., 8., 2.]]) 

由ravel()展平的数组元素的顺序通常是“C风格”的，就是以行为基准，最右边的索引变化得最快，所以元素a[0,0]之后是a[0,1]。如果数组改变成其它形状(reshape)，数组仍然是“C风格”的。NumPy通常创建一个以这个顺序保存数据的数组，所以ravel()通常不需要创建起调用数组的副本。但如果数组是通过切片其它数组或有不同寻常的选项时，就可能需要创建其副本。还可以同过一些可选参数函数让reshape()和ravel()构建FORTRAN风格的数组，即最左边的索引变化最快。

reshape函数改变调用数组的形状并返回该数组，而resize函数改变调用数组自身。

>>> a 
array([[ 7., 5.], 
      [ 9., 3.], 
      [ 7., 2.], 
      [ 7., 8.], 
      [ 6., 8.], 
      [ 3., 2.]]) 
>>> a.resize((2,6)) 
>>> a 
array([[ 7., 5., 9., 3., 7., 2.], 
      [ 7., 8., 6., 8., 3., 2.]]) 

如果在reshape操作中指定一个维度为-1，那么其准确维度将根据实际情况计算得到

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

# python  # numpy数组操作  # numpy  # 数组运算  # 数组操作  # numpy数组拼接简单示例  # 浅谈numpy数组的几种排序方式  # Python实现二维数组按照某行或列排序的方法【numpy lexsort】  # python中numpy包使用教程之数组和相关操作详解  # python中numpy基础学习及进行数组和矢量计算  # 深入理解NumPy简明教程---数组3（组合）  # 深入理解NumPy简明教程---数组1  # numpy自动生成数组详解  # 多维  # 是一个  # 第一个  # 组中  # 可以使用  # 迭代  # 创建一个  # 的是  # 还可以  # 不需要  # 可以用  # 遍历  # 将其  # 而不  # 而成  # 第二个  # 要用  # 为其  # 实际情况  # 可选 

相关文章： MySQL查询结果复制到新表的方法(更新、插入)  如何制作网站标识牌,动态网站如何制作（教程）？  如何高效搭建专业期货交易平台网站？  制作销售网站教学视频,销售网站有哪些？  如何在阿里云域名上完成建站全流程？  做企业网站制作流程,企业网站制作基本流程有哪些？  建站之星各版本价格是多少？  如何快速使用云服务器搭建个人网站？  如何在IIS中新建站点并配置端口与IP地址？  TestNG的testng.xml配置文件怎么写  建站主机是什么？如何选择适合的建站主机？  美食网站链接制作教程视频,哪个教做美食的网站比较专业点？  如何在自有机房高效搭建专业网站？  广州美橙建站如何快速搭建多端合一网站？  上海网站制作网页,上海本地的生活网站有哪些？最好包括生活的各个方面的？  Python路径拼接规范_跨平台处理说明【指导】  专业型网站制作公司有哪些,我设计专业的，谁给推荐几个设计师兼职类的网站？  儿童网站界面设计图片,中国少年儿童教育网站-怎么去注册？  巅云智能建站系统：可视化拖拽+多端适配+免费模板一键生成  建站之星伪静态规则如何设置？  广州网站建站公司选择指南：建站流程与SEO优化关键词解析  如何通过智能用户系统一键生成高效建站方案？  已有域名如何免费搭建网站？  建站之星手机一键生成：多端自适应+小程序开发快速建站指南  合肥制作网站的公司有哪些,合肥聚美网络科技有限公司介绍？  建站之星如何优化SEO以实现高效排名？  rsync同步时出现rsync: failed to set times on “xxxx”: Operation not permitted  南阳网站制作公司推荐,小学电子版试卷去哪里找资源好？  如何通过NAT技术实现内网高效建站？  网站网页制作电话怎么打,怎样安装和使用钉钉软件免费打电话？  建站之星免费版是否永久可用？  如何在阿里云高效完成企业建站全流程？  如何用y主机助手快速搭建网站？  如何在阿里云部署织梦网站？  制作网页的网站有哪些,电脑上怎么做网页？  开封网站制作公司,网络用语开封是什么意思？  西安市网站制作公司,哪个相亲网站比较好?西安比较好的相亲网站？  免费公司网站制作软件,如何申请免费主页空间做自己的网站？  网站制作软件免费下载安装,有哪些免费下载的软件网站？  如何通过西部建站助手安装IIS服务器？  ,怎么用自己头像做动态表情包？  建站之星在线版空间：自助建站+智能模板一键生成方案  盐城做公司网站,江苏电子版退休证办理流程？  如何通过虚拟机搭建网站？详细步骤解析  如何在建站之星网店版论坛获取技术支持？  如何快速搭建高效香港服务器网站？  如何撰写建站申请书？关键要点有哪些？  金*站制作公司有哪些,金华教育集团官网？  如何选择建站程序？包含哪些必备功能与类型？  股票网站制作软件,网上股票怎么开户？