Numpy数组对象

Numpy数组：是一个多维数组对象，称为ndarray。其由两部分组成：

　　(a)实际的数据;

　　(b)描述这些数据的元数据;

大部分操作仅针对于元数据，而不改变底层实际的数据

array([[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11],[12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23]])

 

1.数组对象属性

　　(a)ndarray.ndim:维数、秩、数组轴个数，本例中为2

　　(b)ndarray.shape:数组的维度，ndarray.shape(0)=2，ndarray.shape(1)=12；

　　(c)ndarray.size:数组的元素个数；

　　(d)ndarray.dtype：指定或查看数组中元素类型的对象类型；

　　(e)ndarray.itemsize：数组中每个元素的字节大小;

2.常用函数

tile函数:是模板numpy.lib.shape_base中的函数

①函数原型：tile(A,reps)，其中A和reps都是array_like的。A的类型众多，几乎所有类型都可以：array, list, tuple, dict, matrix以及基本数据类型int, string, float以及bool类型。reps的类型也很多，可以是tuple，list, dict, array, int,bool。但不可以是float, string, matrix类型。

②函数表示的意思是复制次数，例如：

reps为长度为1的值：
 a=([[1,2,3],[4,5,6]])  //python的数组
>>> tile(a,2)
array([[1, 2, 3, 1, 2, 3],
       [4, 5, 6, 4, 5, 6]])

reps为长度为2的元组：
 a=([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> tile(a,[2,3])
array([[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],
       [4, 5, 6, 4, 5, 6, 4, 5, 6],
       [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],
       [4, 5, 6, 4, 5, 6, 4, 5, 6]])

reps为长度为3的元组：
 a=([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> tile(a,[2,3,4])
array([[[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],
        [4, 5, 6, 4, 5, 6, 4, 5, 6, 4, 5, 6],
        [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],
        [4, 5, 6, 4, 5, 6, 4, 5, 6, 4, 5, 6],
        [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],
        [4, 5, 6, 4, 5, 6, 4, 5, 6, 4, 5, 6]],

       [[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],
        [4, 5, 6, 4, 5, 6, 4, 5, 6, 4, 5, 6],
        [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],
        [4, 5, 6, 4, 5, 6, 4, 5, 6, 4, 5, 6],
        [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],
        [4, 5, 6, 4, 5, 6, 4, 5, 6, 4, 5, 6]]])

 

sum函数：数组对象的函数（即numpy的数组，而非python的数组），求对应的和值

二维数组
>>> a=array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> a.sum()
21
>>> a.sum(0)
array([5, 7, 9])
>>> a.sum(1)
array([ 6, 15])

一维数组
>>> c=array([1,2,3])
>>> c.sum()
6
>>> c.sum(0)
6
>>> c.sum(1)//出错
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/_methods.py", line 25, in _sum
    out=out, keepdims=keepdims)
ValueError: 'axis' entry is out of bounds

 

argsort函数：返回数组值从小到大的索引值

 

One dimensional array:一维数组

>>> x = np.array([3, 1, 2])
 >>> np.argsort(x)
 array([1, 2, 0])

 Two-dimensional array:二维数组

>>> x = np.array([[0, 3], [2, 2]])
 >>> x
 array([[0, 3],
 [2, 2]])
>>> np.argsort(x, axis=0) #按列排序
array([[0, 1],
 [1, 0]])

>>> np.argsort(x, axis=1) #按行排序
array([[0, 1],
 [0, 1]])

 

 相关知识可以参考博文：http://blog.csdn.net/u013731339/article/details/41449177

iteritems函数：返回字典的迭代器

参考博文：http://blog.csdn.net/revilwang/article/details/38686635