Python发展至今,已经有越来越多的人使用python进行科学技术,NumPY是python中的一款高性能科学计算和数据分析的基础包。

ndarray

ndarray(以下简称数组)是numpy的数组对象,需要注意的是,它是同构的,也就是说其中的所有元素必须是相同的类型。其中每个数组都有一个shape和dtype。

shape既是数组的形状,比如

 import numpy as np
from numpy.random import randn arr = randn(12).reshape(3, 4) arr [[ 0.98655235 1.20830283 -0.72135183 0.40292924]
[-0.05059849 -0.02714873 -0.62775486 0.83222997]
[-0.84826071 -0.29484606 -0.76984902 0.09025059]] arr.shape
(3, 4)

其中(3, 4)即代表arr是3行4列的数组,其中dtype为float64

一下函数可以用来创建数组

array   将输入数据转换为ndarray,类型可制定也可默认
asarray   将输入转换为ndarray
arange 类似内置range
ones、ones_like   根据形状创建一个全1的数组、后者可以复制其他数组的形状
zeros、zeros_like 类似上面,全0
empty、empty_like 创建新数组、只分配空间
eye、identity 创建对角线为1的对角矩阵

数组的转置和轴对称

转置是多维数组的基本运算之一。可以使用.T属性或者transpose()来实现。.T就是进行轴对换而transpose则可以接收参数进行更丰富的变换

arr = np.arange(6).reshape((2,3))
print arr [[0 1 2]
[3 4 5]] print arr.T [[0 3]
[1 4]
[2 5]] arr = np.arange(24).reshape((2,3,4))
print arr [[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]] print arr.transpose((0,1,2))
[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]]

数组的运算

大小相等的数组之间做任何算术运算都会将运算应用到元素级别。

 arr = np.arange(9).reshape(3, 3)
print arr [[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]] print arr*arr [[ 0 1 4]
[ 9 16 25]
[36 49 64]] print arr+arr [[ 0 2 4]
[ 6 8 10]
[12 14 16]] print arr*4 [[ 0 4 8]
[12 16 20]
[24 28 32]]

numpy的简单计算中,ufunc通用函数是对数组中的数据执行元素级运算的函数。

如:

arr = np.arange(6).reshape((2,3))
print arr [[0 1 2]
[3 4 5]] print np.square(arr) [[ 0 1 4]
[ 9 16 25]]

类似的有:abs,fabs,sqrt,square,exp,log,sign,ceil,floor,rint,modf,isnan,isfinite,isinf,cos,cosh,sin,sinh,tan,tanh,

add,subtract,multiply,power,mod,equal,等等

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