python numpy 介绍

NumPy提供了两种基本的对象：ndarray（N-dimensional array object）和 ufunc（universal function object）。ndarray(下文统一称之为数组)是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。

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详见 http://cfa.everpcpc.com/scipy-doc/numpy_intro.html

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一。ndarray

简单示范

import numpy as np
a = np.arange(10)

创建：

>>> a = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> b = np.array((5, 6, 7, 8))
>>> c = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])
>>> b
array([5, 6, 7, 8])
>>> c
array([[1, 2, 3, 4],
       [4, 5, 6, 7],
       [7, 8, 9, 10]])
>>> c.dtype
dtype('int32')

数组的大小可以通过其shape属性获得：

>>> a.shape
(4,)
>>> c.shape
(3, 4)

数组a的shape只有一个元素，因此它是一维数组。而数组c的shape有两个元素，因此它是二维数组，其中第0轴的长度为3，第1轴的长度为4。还可以通过修改数组的shape属性，在保持数组元素个数不变的情况下，改变数组每个轴的长度。下面的例子将数组c的shape改为(4,3)，注意从(3,4)改为(4,3)并不是对数组进行转置，而只是改变每个轴的大小，数组元素在内存中的位置并没有改变：

>>> c.shape = 4,3
>>> c
array([[ 1,  2,  3],
       [ 4,  4,  5],
       [ 6,  7,  7],
       [ 8,  9, 10]])

当某个轴的元素为-1时，将根据数组元素的个数自动计算此轴的长度，因此下面的程序将数组c的shape改为了(2,6)

>>> c.shape = 2,-1
>>> c
array([[ 1,  2,  3,  4,  4,  5],
       [ 6,  7,  7,  8,  9, 10]])

使用数组的reshape方法，可以创建一个改变了尺寸的新数组，原数组的shape保持不变

>>> d = a.reshape((2,2))
>>> d
array([[1, 2],
       [3, 4]])
>>> a
array([1, 2, 3, 4])

数组a和d其实共享数据存储内存区域，因此修改其中任意一个数组的元素都会同时修改另外一个数组的内容：

>>> a[1] = 100 # 将数组a的第一个元素改为100
>>> d # 注意数组d中的2也被改变了
array([[  1, 100],
       [  3,   4]])

数组的元素类型可以通过dtype属性获得。上面例子中的参数序列的元素都是整数，因此所创建的数组的元素类型也是整数，并且是32bit的长整型。可以通过dtype参数在创建时指定元素类型:

>>> np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]], dtype=np.float)
array([[  1.,   2.,   3.,   4.],
       [  4.,   5.,   6.,   7.],
       [  7.,   8.,   9.,  10.]])
>>> np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]], dtype=np.complex)
array([[  1.+0.j,   2.+0.j,   3.+0.j,   4.+0.j],
       [  4.+0.j,   5.+0.j,   6.+0.j,   7.+0.j],
       [  7.+0.j,   8.+0.j,   9.+0.j,  10.+0.j]])

上面的例子都是先创建一个Python序列，然后通过array函数将其转换为数组，这样做显然效率不高。因此NumPy提供了很多专门用来创建数组的函数。下面的每个函数都有一些关键字参数，具体用法请查看函数说明。

• arange函数类似于python的range函数，通过指定开始值、终值和步长来创建一维数组，注意数组不包括终值:

>>> np.arange(0,1,0.1)
array([ 0. ,  0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  0.5,  0.6,  0.7,  0.8,  0.9])

• linspace函数通过指定开始值、终值和元素个数来创建一维数组，可以通过endpoint关键字指定是否包括终值，缺省设置是包括终值:

• >>> np.linspace(0, 1, 12)
  array([ 0.        ,  0.09090909,  0.18181818,  0.27272727,  0.36363636,
          0.45454545,  0.54545455,  0.63636364,  0.72727273,  0.81818182,
          0.90909091,  1.        ])

• logspace函数和linspace类似，不过它创建等比数列，下面的例子产生1(10^0)到100(10^2)、有20个元素的等比数列:

>>> np.logspace(0, 2, 20)
array([   1.        ,    1.27427499,    1.62377674,    2.06913808,
          2.6366509 ,    3.35981829,    4.2813324 ,    5.45559478,
          6.95192796,    8.8586679 ,   11.28837892,   14.38449888,
         18.32980711,   23.35721469,   29.76351442,   37.92690191,
         48.32930239,   61.58482111,   78.47599704,  100.        ])

• 此外，使用frombuffer, fromstring, fromfile等函数可以从字节序列创建数组，下面以fromstring为例: