数组的创建

import numpy as np

arr1 = np.array([3,10,8,7,34,11,28,72])

arr2 = np.array(((8.5,6,4.1,2,0.7),(1.5,3,5.4,7.3,9),

        (3.2,3,3.8,3,3),(11.2,13.4,15.6,17.8,19)))

print('一维数组:  \n',arr1)

print('二维数组:  \n',arr2)

如上述所示,可以将列表和元组转换为一个数组,在第二个数组中,输入的元素含有整数型和浮点型两种数据类型,但输出的数组

元素全部是浮点型(原来的整型被强制转换为浮点型了,保证数组元素的一致性)

数组元素的获取

import numpy as np
arr1 = np.array([3,10,8,7,34,11,28,72])
arr2 = np.array(((8.5,6,4.1,2,0.7),(1.5,3,5.4,7.3,9),
(3.2,3,3.8,3,3),(11.2,13.4,15.6,17.8,19)))
print('一维数组: \n',arr1)
print('二维数组: \n',arr2)
print(arr1[[2,3,5,7]])               #数组1的3 4 6 8个元素
print(arr2[1,2])        #二维数组的第2行第3列的元素   输出的是具体的数值
print(arr2[2,:])        #二维数组的第3行所有数据    
print(arr2[:,1])        #二维数组的第2列所有数组
print(arr2[1:4,1:5])      #二维数组的第2-4行,2-5列的数据   这个地方要注意的,不是分别显示2行5列和2行6列的数据

print(arr2[[0,1],[2,3]])           #对比一下上面的表达,这个表达要比较注意,表示的是 0 2 第1行第3列的数据,和 1 3第2行第4列的数据输                                                #出的是 [4.1,7.3] 组成的一维数组

print(arr2[np.ix_([0,-1],[1,3])])   #第1行第2列,第1行第4列 ;最后一行第2列,最后一行第4列  组成的二维数组

print(arr2[np.ix_([0,-1],[1,2,3])])  #第1行第2列,第1行第3列,第1行第4列;最后一行第2列,最后一行第3列,最后一行第4列 组成的二维                                                       #数组

out:
[[ 6. 4.1 2. ]
[13.4 15.6 17.8]]

数组的常用属性

如果不是手工写入的数组,而是从外部读入的数据,此时也许对数据就是一无所知,如该数据的维数,行列数,数据类型等信息,下面通过简短的代码来了解数组的几个常用属性,进而跨出了解数据的第一步。

在numpy模块中,可以通过genfromtxt函数读取外部文文件的数据,这里的文本文件主要为csv文件和txt文件。关于该函数的语法和重要参数含义如下:

np.genfrom xt(fname,dtype=<class 'float' >,

comments = '#',delimiter = None,skip_header = 0,

skip_footer=0,converters=None,missing

_values=None,filling_values=None,usecols=None,

names=None.)

fname:指定需要读入数据的文件路径。

dtype:指定读入数据的数据类型,默认为浮点型,如果原数据集中含有字符型数据,必须指定数据类型为“str”

comments:指定注释符,默认为“#”,如果原数据的行首有“#”,将忽略这些行的读入。

delimiter:指定数据集的列分割符

skip_footer:是否跳过数据集的脚注,默认不跳过

converters:将指定列的数据转换成其他数值。

miss_values:指定缺失值的标记,如果原数据集含指定的标记,读入后这样的数据就为缺失值。

filling_values:指定缺失值的填充值。

usecols:指定需要读入哪些列。

names:为读入数据的列设置列名称。

例:

import numpy as np
stu_score = np.genfromtxt(fname = r'D:\BaiduNetdiskDownload\从零开始学Python--数据分析与挖掘\第4章 Python数值计算工具--Numpy\stu_score.txt',
delimiter='\t',skip_header=1)
print(type(stu_score))        #查看数据结构
print(stu_score.ndim)        #查看数据维数
print(stu_score.shape)      #查看数据行列数
print(stu_score.dtype)       #查看数组元的数据类型
print(stu_score.size)          #查看数组元素的个数

out:

<class 'numpy.ndarray'>
2
(1380, 5)
float64
6900

数组的形状处理

数组形状处理的手段主要有reshape,resize,ravel,flatten,vstack,hstack,row_stack和colum_stack,下面通过简单的案例

来解释这些‘方法’或函数的区别。

arr3 = np.array([[1,5,7],[3,6,1],[2,4,8],[5,8,9],[1,5,9],[8,5,2]])

print(arr3.shape)              #操作前数组的行列数
print(arr3.reshape(2,9))    #使用reshpe方法更改数组的形状
print(arr3.shape)          #确认一下原数组的形状有没有被改变

print(arr3.resize(2,9))       #使用resize方法改变数组的形状
print(arr3.shape)

out:

(6, 3)
[[1 5 7 3 6 1 2 4 8]
[5 8 9 1 5 9 8 5 2]]
(6, 3)
None
(2, 9)

因此得出:reshape方法不改变原有数组的形状,resize方法改变了原有数组的形状;实际上reshape方法只是返回改变形状后的预览,而resize方法不返回预览,会直接改变数组的形状。

如果需要将多维数组降为一维数组,利用ravel,flatten和reshape三种方法均可以轻松解决。

例:

import numpy as np
arr4 = np.array([[1,10,100],[2,20,200],[3,30,300]])
print('原数组:\n',arr4)
#默认排序降维
print('数组维度:\n',arr4.ravel())
print(arr4.flatten())
print(arr4.reshape(-1))
#改变排序模式的降维
print(arr4.ravel(order = 'F'))
print(arr4.flatten(order = 'F'))
print(arr4.reshape(-1,order = 'F'))

out:

原数组:
[[ 1 10 100]
[ 2 20 200]
[ 3 30 300]]
数组维度:
[ 1 10 100 2 20 200 3 30 300]
[ 1 10 100 2 20 200 3 30 300]
[ 1 10 100 2 20 200 3 30 300]
[ 1 2 3 10 20 30 100 200 300]
[ 1 2 3 10 20 30 100 200 300]
[ 1 2 3 10 20 30 100 200 300]

import numpy as np
arr4.flatten()[0] = 2000
print('flatten方法:\n',arr4)
arr4.ravel()[1] = 1000
print('ravel方法:\n',arr4)
arr4.reshape(-1)[2] = 3000
print('reshape 方法:\n',arr4)

out:

flatten方法:
[[ 1 10 100]
[ 2 20 200]
[ 3 30 300]]
ravel方法:
[[ 1 1000 100]
[ 2 20 200]
[ 3 30 300]]
reshape 方法:
[[ 1 1000 3000]
[ 2 20 200]
[ 3 30 300]]

如上结果所示,通过flatten方法实现的降维返回的是复制,因为对降维后的元素做修改,并没有影响到原数组arr4的结果;相反,ravel方法与reshape方法返回的则是视图,通过对视图的改变,是会影响到原数组arr4的.

vastack用于垂直方向(纵向)的数组堆叠,其功能与row_stack函数一致,而hstack则用于水平方向(横向)的数组合并,其功能与colum_stack函数一致,下面通过例子说明差异:

import numpy as np
arr5 = np.array([1,2,3])
print('vstack纵向堆叠数组:\n',np.vstack([arr4,arr5]))
print('row_stack纵向堆叠数组:\n',np.row_stack([arr4,arr5]))
arr6 = np.array([[5],[15],[25]])
print('hstack横向合并数组:\n',np.hstack([arr4,arr6]))
print('column_stack横向合并数组:\n',np.column_stack([arr4,arr6]))

out:

vstack纵向堆叠数组:
[[ 1 1000 3000]
[ 2 20 200]
[ 3 30 300]
[ 1 2 3]]
row_stack纵向堆叠数组:
[[ 1 1000 3000]
[ 2 20 200]
[ 3 30 300]
[ 1 2 3]]
hstack横向合并数组:
[[ 1 1000 3000 5]
[ 2 20 200 15]
[ 3 30 300 25]]
column_stack横向合并数组:
[[ 1 1000 3000 5]
[ 2 20 200 15]
[ 3 30 300 25]]

如上结果所示,前两个输出是纵向堆叠的效果,后两个则是横向合并的效果.如果是多个数组的纵向堆叠,必须保证每个数组的列数相同.如果将多个数组按横向合并的话,则必须保证每个数组的行数相同.


python numpy数组操作的更多相关文章

  1. python numpy数组操作2

    数组的四则运算 在numpy模块中,实现四则运算的计算既可以使用运算符号,也可以使用函数,具体如下例所示: #加法运算 import numpy as npmath = np.array([98,83 ...

  2. Numpy 数组操作

    Numpy 数组操作 Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下几类: 修改数组形状 翻转数组 修改数组维度 连接数组 分割数组 数组元素的添加与删除 修改数组形状 函数 描述 resh ...

  3. Numpy数组操作

    """ Numpy 数组操作 修改数组形状 函数 描述 reshape 不改变数据的条件下修改形状 flat 数组元素迭代器 flatten 返回一份数组拷贝,对拷贝所做 ...

  4. python numpy 数组拼接

    我就写一下我遇到的,更多具体的请看Python之Numpy数组拼接,组合,连接 >>> aarray([0, 1, 2],       [3, 4, 5],       [6, 7, ...

  5. Python Numpy线性代数操作

    Python Numpy线性代数函数操作 1.使用dot计算矩阵乘法 import numpy as np from numpy import ones from __builtin__ import ...

  6. Python+OpenCV图像处理(三)—— Numpy数组操作图片

    一.改变图片每个像素点每个通道的灰度值 (一) 代码如下: #遍历访问图片每个像素点,并修改相应的RGB import cv2 as cv def access_pixels(image): prin ...

  7. Python Numpy 数组的初始化和基本操作

    一.基础: Numpy的主要数据类型是ndarray,即多维数组.它有以下几个属性: ndarray.ndim:数组的维数 ndarray.shape:数组每一维的大小 ndarray.size:数组 ...

  8. 9、numpy——数组操作

    Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下几类: (1)修改数组形状 (2)翻转数组 (3)修改数组维度 (4)连接数组 (5)分割数组 (6)数组元素的添加与删除 1.修改数组形状 函 ...

  9. 吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记:Numpy 数组操作

    import numpy as np a = np.arange(8) print ('原始数组:') print (a) print ('\n') b = a.reshape(4,2) print ...

随机推荐

  1. redis 之 持久化

    Redis支持RDB和AOF两种持久化机制,持久化功能有效地避免因进程退出造成的数据丢失问题,当下次重启时利用之前持久化的文件即可实现数据恢复. 1.RDB持久化 RDB持久化是指在指定的时间间隔内将 ...

  2. Centos 安装ixgbe驱动

    1. 首先查看网卡类型 [root]# lspci | grep 8259907:00.0 Ethernet controller: Intel Corporation 82599ES 10-Giga ...

  3. Django学习路2

    1.导入 Django 工程时 在 manage.py 上一级目录导入 2.Add local 本地 Add Remote 远端 3.BASE_DIR 项目所在目录的绝对路径 4.SECRET_KEY ...

  4. PHP scandir() 函数

    ------------恢复内容开始------------ 实例 列出 images 目录中的文件和目录: <?php$dir = "/images/"; // Sort ...

  5. PHP mt_getrandmax() 函数

    实例 返回通过调用 mt_rand() 函数显示的随机数的最大可能值: <?phpecho(mt_getrandmax()); ?>高佣联盟 www.cgewang.com 定义和用法 m ...

  6. PHP addcslashes() 函数

    实例 在字符 "W" 前添加反斜杠: <?php 高佣联盟 www.cgewang.com$str = addcslashes("Hello World!" ...

  7. Hexo小技巧(包括如何插入本地图片)

    我在研究如何在Hexo中引用本地图片时,看到官方文档对此问题已给出了解决方法,并亲测有效.当然,我并不满足于仅仅知道这一个技巧.在大致阅读过官方文档后,我总结了之前我个人并不知道的几个关于Hexo写博 ...

  8. 036_go语言中的原子计数器

    代码演示 package main import ( "fmt" "runtime" "sync/atomic" "time&qu ...

  9. git使用-分支管理

    1.查看分支 git branch 2.创建分支 git branch name 3.切换分支 git checkout name 4.合并分支上的内容到master分支 切换到master分支上 g ...

  10. 使用halo搭建自己的博客并配置https域名访问

    首先进行java配置 # 1. 下载jdk [下载地址](https://www.oracle.com/cn/java/technologies/javase-downloads.html) - 一定 ...