numpy基本知识

"""
np.array
object 数组或嵌套的数列
dtype  数组元素的数据类型，可选
copy   对象是否需要复制，可选
order  创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A为任意方向（默认）
subok  默认返回一个与基类类型一致的数组
ndmin  指定生成数组的最小维度
"""
#
# num = np.array([[x * x for x in range(10)], [x for x in range(20, 30)]], dtype=np.float32)
# print num.ndim
# print num.shape
# print num.size
# print num.dtype
# print num.itemsize
# print num.flags
# # print num.data

# num = np.empty([4, 3], dtype=np.int32, order="F")
# print num

# num = np.zeros([4, 3], order="F")
# print num

# num = np.ones([4, 3], order="C")
# print num

# asarray  a  可以是列表 元祖 多维数组

# lis = [x for x in range(10)]
# num = np.asarray(a=lis, dtype=None, order=None)
# print num
#
# # Python2 frombuffer
# s = 'Hello World'
# a = np.frombuffer(s, dtype='S1')
# print a
# # Python3 字符需要转换为bytestrint
#
# s = b'Hello World'
# a = np.frombuffer(s, dtype='S1')
# print a
#
# # 使用迭代器创建 ndarray
# x = np.fromiter(iter(range(3)), dtype=float)
# print x

"""
numpy.arange
start  起始值，默认为0
stop   终止值（不包含）
step   步长，默认为1
dtype  返回ndarray的数据类型，如果没有提供，则会使用输入数据的类型。

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# num = np.arange(5)
# print num
#
# num = np.arange(5, 20, 5)
# print num

"""
numpy.linspace
numpy.linspace 函数用于创建一个一维数组，数组是一个等差数列构成的
参数 描述
start  序列的起始值
stop   序列的终止值，如果endpoint为true，该值包含于数列中
num    要生成的等步长的样本数量，默认为50
endpoint   该值为 ture 时，数列中中包含stop值，反之不包含，默认是True。
retstep    如果为 True 时，生成的数组中会显示间距，反之不显示。
dtype  ndarray 的数据类型

"""
# num = np.linspace(0, 10, num=3, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
# print num
#
# num = np.linspace(10, 20, 5, endpoint=False)
# print num

"""
numpy.logspace
numpy.logspace 函数用于创建一个于等比数列。格式如下：
np.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None)
base 参数意思是取对数的时候 log 的下标。

参数 描述
start  序列的起始值为：base ** start
stop   序列的终止值为：base ** stop。如果endpoint为true，该值包含于数列中
num    要生成的等步长的样本数量，默认为50
endpoint   该值为 ture 时，数列中中包含stop值，反之不包含，默认是True。
base   对数 log 的底数。
dtype  ndarray 的数据类型
"""
# num = np.logspace(3, 50, 20, base=2)
# print num
#

"""
NumPy 切片和索引
ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。
ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引，
切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行，从原数组中切割出一个新数组。
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# a = np.arange(10)
# s = slice(2, 7, 2)  # 从索引 2 开始到索引 7 停止，间隔为2
# print "origin:", a
# print (a[s])
# print a[1]

# a = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 5], [4, 5, 6]])
# print a
# print(a[2:])
# print(a[2:, 1])
# print(a[2:, 1:])

a = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 5], [4, 5, 6]])
print (a[..., 1:])  # 第2列元素
# print (a[1, ...])  # 第2行元素
# print (a[..., 1:])  # 第2列及剩下的所有元素