list array解析(总算清楚一点了)

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Created on Tue Aug 09 23:04:51 2016

@author: Administrator
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import numpy as np

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 python中的list是python的内置数据类型，list中的数据类不必相同的，而array的中的类型必须全部相同。
 在list中的数据类型保存的是数据的存放的地址，简单的说就是指针，并非数据，这样保存一个list就太麻烦了，例如list1=[1,2,3,'a']需要4个指针和四个数据，增加了存储和消耗cpu。
 numpy中封装的array有很强大的功能，里面存放的都是相同的数据类型
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#模块1 array list 基本展示
list1=[1,2,3,'a']
print list1  

a=np.array([1,2,3,4,5])
b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
c=list(a)   # array到list的转换
print a,np.shape(a)
print b,np.shape(b)
print c,np.shape(c)  

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[1, 2, 3, 'a']
[1 2 3 4 5] (5L,)
[[1 2 3]
 [4 5 6]] (2L, 3L)
[1, 2, 3, 4, 5] (5L,)
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whos
Variable   Type       Data/Info
-------------------------------
a          ndarray    5L: 5 elems, type `int32`, 20 bytes
b          ndarray    2Lx3L: 6 elems, type `int32`, 24 bytes
c          list       n=5
list1      list       n=4
np         module     <module 'numpy' from 'C:\<...>ages\numpy\__init__.pyc'>
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#模块2
#创建：array的创建：参数既可以是list，也可以是元组.使用对应的属性shape直接得到形状
print '222222222222222222222222222222222222222222\n'
a=np.array((1,2,3,4,5))# 参数是元组
b=np.array([6,7,8,9,0])# 参数是list
c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 参数二维数组
print a,b
print c.shape
#[1 2 3 4 5] [6 7 8 9 0] (2L, 3L) #print a,b,
#[1 2 3 4 5] [6 7 8 9 0]
#(2L, 3L) 注意：print 后面加上 \n 换行；注意：print a,b b后面没有,换行了，如果有,不换行

#模块3 也可以直接改变属性array的形状，-1代表的是自己推算
print '33333333333333333333333333333333333333333333\n'
c = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])
print c.shape # (3L, 4L)
c.shape=4,-1
print c
c.reshape(2,-1)
print c
print 'reshape产生新的变量'
x = c.reshape(2,-1)
print x
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33333333333333333333333333333333333333333333

(3L, 4L)
[[ 1  2  3]
 [ 4  4  5]
 [ 6  7  7]
 [ 8  9 10]]
[[ 1  2  3]
 [ 4  4  5]
 [ 6  7  7]
 [ 8  9 10]]
reshape产生新的变量
[[ 1  2  3  4  4  5]
 [ 6  7  7  8  9 10]]
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'''
里的reshape最终相当于是一个浅拷贝，也就是说还是和原来的书c使用相同的内存空间
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x[0]=1000
print x
print c
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33333333333333333333333333333333333333333333

(3L, 4L)
[[ 1  2  3]
 [ 4  4  5]
 [ 6  7  7]
 [ 8  9 10]]
[[ 1  2  3]
 [ 4  4  5]
 [ 6  7  7]
 [ 8  9 10]]
reshape产生新的变量
[[ 1  2  3  4  4  5]
 [ 6  7  7  8  9 10]]
[[1000 1000 1000 1000 1000 1000]
 [   6    7    7    8    9   10]]
[[1000 1000 1000]
 [1000 1000 1000]
 [   6    7    7]
 [   8    9   10]]
'''

#模块4 前面在创建数组的时候并没有使用数据类型，这里我们也可以使用数据类型。默认的是int32.
a1=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=np.float64)
print a1.dtype,a.dtype
#float64 int32

#模块5 前面在创建的时候我们都是使用的np.array()方法从tuple或者list转换成为array，感觉很是费劲，numpy自己提供了很多的方法让我们自己直接创建一个array.
arr1=np.arange(1,10,1)
arr2=np.linspace(1,10,10)
print arr1,arr1.dtype
print arr2,arr2.dtype
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[1 2 3 4 5 6 7 8 9] int32
[  1.   2.   3.   4.   5.   6.   7.   8.   9.  10.] float64
np.arange(a,b,c)表示产生从a-b不包括b，间隔为c的一个array，数据类型默认是int32。但是linspace(a,b,c)表示的是把a-b平均分成c分，它包括b。
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#模块6  有时候我们需要对于每一个元素的坐标进行赋予不同的数值，可以使用fromfunction函数
print '666666666666666666\n'
def fun(i):
    return i%4+2
print np.fromfunction(fun,(10,)) 

#[ 2.  3.  4.  5.  2.  3.  4.  5.  2.  3.]
def fun2(i,j):
    return (i+1)*(j+1)
print np.fromfunction(fun2,(9,9))  

'''
虽然说，这里提供了很多的直接产生array的方式，但是大部分情况我们都是会从list进行转换，因为在实际的处理中，我们需要从txt加载文件，那样直接读入的数据显示存放到list中，
需要处理的时候我们转换到array,因为array的设计更加符合我们的使用，涉及到矩阵的运算在使用mat，那么list主要就是用进行元素的索取。
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def loaddataSet(fileName):
    file=open(fileName)
    dataMat=[]
    for line in file.readlines():
        curLine=line.strip().split('\t')
        floatLine=map(float,curLine) #这里使用的是map函数直接把数据转化成为float类型
        dataMat.append(floatLine)
    return dataMat   

 #上面的返回最终的数据就是最初的list数据集，再根据不同的处理需求是转化到array还是mat。其实array是mat的父类，能用mat的地方，array理论上都能传入。

#模块7 元素访问：
arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print ''
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     一维数组方法
    arr[5] #5
    arr[3:5] #array([3, 4])
    arr[:5] #array([0, 1, 2, 3, 4])
    arr[:-1]# array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
    arr[:] #array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
    arr[2:4]=100 # array([  0,   1, 100, 100,   4,   5,   6,   7,   8,   9])
    arr[1:-1:2] #array([  1, 100,   5,   7]) 2 是间隔
    arr[::-1] #array([  9,   8,   7,   6,   5,   4, 100, 100,   1,   0])
    arr[5:2:-1]# -1的间隔表示从右向左所以5>2  #array([  5,   4, 100])
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#我们再来看看二维的处理方式
c = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])
print c[1]
print c[1:2]
print c[1][2]
print c[1:4]
print c[1:4][0][2] 

'''
[4 5 6 7]
[[4 5 6 7]]
6
[[ 4  5  6  7]
 [ 7  8  9 10]]
6
可以看出对于有:的表达最终的结果外面还嵌套一层list的[]，。访问的一定要注意，python最bug的就是，语法
灵活，不管怎样写索引语法都是正确的，但是最终的书结果却让你大跌眼镜。
还有array的索引最终产生的是一个一个原始数据的浅拷贝，还和原来的数据共用一块儿内存
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b=arr[1:6]
b[:3]=0
print b

#产生上面的原因是因为array中直接存放的数据，拷贝的话直接拿走的是pointer，没有取走数据，但是list却会直接发生深拷贝，数据指针全部带
list1=list(c)
list1[1]=0
print list1  #上面修改的0并没有被改变
print c
#[array([1, 2, 3, 4]), 0, array([ 7,  8,  9, 10])]

#模块8 

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除了这些之外还有自己的更加牛掰的方式（只能用array)
1）使用布尔数组.感觉甚是强大，就不要自己写什么判断语句啦，注意这种方式得到结果不和原始数组共享空间。
布尔索引仅仅适用于数组array，list没资格用。布尔索引最终得到下标索引为true的数据。索引只能是布尔数组
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print '888888888888\n'
a=np.array((1,2,3,4,5))# 参数是元组
a=np.array(a*2)
print a[a>5] #[ 6  8 10]
print a>5 # [False False  True  True  True]

#列表索引可以是数组和list。返回的数据不和原来的数据共享内存。索引可以是list和array
x=np.arange(10)
index=[1,2,3,4,5]
arr_index=np.array(index)
print x
print x[index]  # list索引
print x[arr_index]  # array索引 

print '8-1'
a=np.arange(10)
lista=list(a)
print a*2
print lista*2     #大跌眼镜，数组和list的乘积很吓人

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[ 0  2  4  6  8 10 12 14 16 18]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
'''

#模块9 array的广播
print '9\n'
a = np.arange(0, 60, 10).reshape(-1, 1)
b = np.arange(0, 5)
print a
print b
print np.add(a,b)