03-Numpy的使用（上）Array 的创建和访问 （数组属性，一维array，二维array，array的访问，array切片）

   

 Numpy 

NumPy(Numerical Python)是Python语言的一个扩充程序库。

作用: 一个用python实现的科学计算，

主要功能包括：
1、一个强大的N维数组对象Array；
2、比较成熟的（广播）函数库；
3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；
4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。

使用优势:
1. NumPy提供了一个N维数组类型ndarray，它描述了相同类型的“items”的集合。 矩阵， 矢量数学运算。
2. 高效 Index 不需要循环
3. 非常高效快速媲美C的速度

 

Array 的创建和访问

 

import numpy as np

1. 使用python的 list 创建数组

list1 = [1,2,3,4]

array= np.array( list1 )

2. 创建二维数组

list1 = [1,2,3,4]

list2 = [5,6,7,8]

array= np.array( [ list1, list2 ] )

3. 获取数组的形状

 arr.shape() 

(2,3)  数据共 2行  ，每行元素 3列 

如果二维数组每个列不等长则为 （2，）  2行，

4. 获取数组元素的长度

 arr.size

5.获取数组中元素的数据类型

 arr.dtype

6.使用 np 生成数组 arange

 arr = np.arange(1,10)

7.使用 np 生成数组 arange, 设置step为2

 arr = np.arange(1, 10, 3)

array([1, 4, 7])

8. 全零的矩阵 zeros

 arr = np.zeros(5)

 

二维全零 [2,3] 

arr2 = np.zeros([2,4])

9. 单位矩阵  np.eye(5)  （5*5 的单位矩阵）

 

 arr3 = np.eye(5)

 

 

 

查看数组的元素

---

 

 

1. 获取数组的某个值

a = np.array([1,2,3,4,5])

a[0] , a[2]

2. 获取数组切片

a = np.array([1,2,3,4,5])

a[1:3]

array([2, 3])

3. 获取多维数组的值

arr = np.array([  [1,2,3,4], [5,6,7,8]  ])

 

arr[1][2]

7

 

arr[1,0]

5

4. 获取多维数组的切片

arr = np.array([  [1,2,3,4], [5,6,7,8]  ])

arr[1][1:3]

array([6, 7])

5. 二维数组的的切片

arr2 = np.array([ [1,2,3,4],[5,6,7,8],[7,8,6,4]   ])

 

arr2[ :2,2: ]

array([[3, 4],
       [7, 8]])

arr2[:2, 1:]      :2 表示截取二维数组中0:2 的切片是数组， 1: 从选中的数组中的切片, 截取从 1： 结尾

array([[2, 3, 4],
       [6, 7, 8]])