python---Numpy模块中数组运算的常用代码示例

import numpy as np

# Numpy数组操作
print('========访问列表元素， 切片，赋值===========')
arr = np.array([2., 6., 5., 5.])
print(arr[:3])
print(arr[3])
arr[0] = 5.
print(arr)
print('========数组唯一性元素===========')
print(np.unique(arr))
print('========数组排序，排序索引===========')
print(np.sort(arr))
print(np.argsort(arr))
print('========将数组乱序重排===========')
np.random.shuffle(arr)
print(arr)
print('========数组相等性比较===========')
print(np.array_equal(arr, np.array([1., 3., 2.])))
print('========二维数组(矩阵)的元素访问===========')
matrix = np.array([[4., 5., 6.], [2, 3, 6]], float)
print(matrix)
print(matrix[0, 0])
print(matrix[0, 2])
print('========对数组的各维进行切片操作===========')
print(matrix[1:2,2:3])
print(matrix[1, :])
print(matrix[:, 2])
print(matrix[-1:, -2:])
print('========将多维数组拉平为一维数组===========')
print(matrix.flatten())
print('========获取数组大小信息===========')
print(matrix.shape)
print('========获取数组元素的类型===========')
print(matrix.dtype)
print('========数组的数据类型转换===========')
int_arr = matrix.astype(np.int32)
print(int_arr)
print(int_arr.dtype)
print('========获取数组第一维的长度===========')
print(len(matrix))
print('========判断数组是否包含元素===========')
print(2 in matrix)
print(0 in matrix)
print('========调整数组维度===========')
arr = np.array(range(8), float)
print(arr)
re_arr = arr.reshape((4, 2))
print(re_arr)
print('========矩阵的转置运算===========')
print(re_arr.transpose())
print('========使用数组的T属性实现转置===========')
matrix = np.arange(15).reshape(3, 5)
print(matrix)
print(matrix.T)
print('========使用newaxis调整元素位置，增加维度===========')
arr = np.array([14, 32, 13], float)
print(arr)
print(arr[:, np.newaxis])
print(arr[:, np.newaxis].shape)
print(arr[np.newaxis, :])
print(arr[np.newaxis, :].shape)
print('========数组的连接===========')
arr1 = np.array([10, 22], float)
arr2 = np.array([31, 43, 54, 61], float)
arr3 = np.array([71, 82, 29], float)
print(np.concatenate((arr1, arr2, arr3)))
print('========数组连接时，指定具体的条轴===========')
arr1 = np.array([[11, 12], [32, 42]], float)
arr2 = np.array([[54, 26], [27, 28]], float)
print(np.concatenate((arr1, arr2)))
print(np.concatenate((arr1, arr2), axis=0))
print(np.concatenate((arr1, arr2), axis=1))
print('========二进制字符串和数组之间的转换，fromstring已升级为frombuffer===========')
arr = np.array([10, 20, 30], float)
str = arr.tostring()
print(str)
print(np.frombuffer(str))

PS C:\test> & C:/Python37/python.exe c:/test/ml.py
========访问列表元素， 切片，赋值===========
[. . .]
5.0
[. . . .]
========数组唯一性元素===========
[. .]
========数组排序，排序索引===========
[. . . .]
[   ]
========将数组乱序重排===========
[. . . .]
========数组相等性比较===========
False
========二维数组(矩阵)的元素访问===========
[[. . .]
 [. . .]]
4.0
6.0
========对数组的各维进行切片操作===========
[[.]]
[. . .]
[. .]
[[. .]]
========将多维数组拉平为一维数组===========
[. . . . . .]
========获取数组大小信息===========
(, )
========获取数组元素的类型===========
float64
========数组的数据类型转换===========
[[  ]
 [  ]]
int32
========获取数组第一维的长度===========

========判断数组是否包含元素===========
True
False
========调整数组维度===========
[. . . . . . . .]
[[. .]
 [. .]
 [. .]
 [. .]]
========矩阵的转置运算===========
[[. . . .]
 [. . . .]]
========使用数组的T属性实现转置===========
[[         ]
 [         ]
 [    ]]
[[    ]
 [    ]
 [    ]
 [    ]
 [    ]]
========使用newaxis调整元素位置，增加维度===========
[. . .]
[[.]
 [.]
 [.]]
(, )
[[. . .]]
(, )
========数组的连接===========
[. . . . . . . . .]
========数组连接时，指定具体的条轴===========
[[. .]
 [. .]
 [. .]
 [. .]]
[[. .]
 [. .]
 [. .]
 [. .]]
[[. . . .]
 [. . . .]]
========二进制字符串和数组之间的转换，fromstring已升级为frombuffer===========
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00$@\x00\x00\x00\x00\x00\x004@\x00\x00\x00\x00\x00\x00>@'
[. . .]