- numpy中的数组
- Numpy中的数据类型
- numpy中的方法
是通用数组处理程序包。它提供了一个高性能的多维数组对象, 以及用于处理这些数组的工具。它是使用Python进行科学计算的基本软件包。
除了其明显的科学用途外, Numpy还可以用作通用数据的高效多维容器。
numpy中的数组Numpy中的Array是所有相同类型的元素(通常是数字)表, 由正整数元组索引。在Numpy中, 数组的维数称为数组的秩。给出每个方向的数组大小的整数元组称为数组的形状。 Numpy中的数组类称为ndarray。 Numpy数组中的元素可以使用方括号访问, 并且可以使用嵌套的Python列表进行初始化。
创建一个Numpy数组
Numpy中的数组可以通过多种方式创建, 具有不同数量的Rank, 用于定义数组的大小。也可以使用各种数据类型(例如列表, 元组等)来创建数组。结果数组的类型是根据序列中元素的类型推导出来的。
注意：
创建数组时可以显式定义数组的类型。
# Python program for
# Creation of Arrays
import numpy as np# Creating a rank 1 Array
arr = np.array([1, 2, 3])
print("Array with Rank 1: \n", arr)# Creating a rank 2 Array
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("Array with Rank 2: \n", arr)# Creating an array from tuple
arr = np.array((1, 3, 2))
print("\nArray created using "
"passed tuple:\n", arr)输出如下：
Array with Rank 1:
[1 2 3]
Array with Rank 2:
[[1 2 3]
[4 5 6]]Array created using passed tuple:
[1 3 2]访问数组索引
在numpy数组中, 可以通过多种方式来建立索引或访问数组索引。要打印数组范围, 请进行切片。数组的切片是在新数组中定义一个范围, 该范围用于从原始数组中打印一系列元素。由于切片的数组包含原始数组的一系列元素, 因此借助切片的数组修改内容将修改原始数组的内容。
# Python program to demonstrate
# indexing in numpy array
import numpy as np# Initial Array
arr = np.array([[-1, 2, 0, 4], [4, -0.5, 6, 0], [2.6, 0, 7, 8], [3, -7, 4, 2.0]])
print("Initial Array: ")
print(arr)# Printing a range of Array
# with the use of slicing method
sliced_arr = arr[:2, ::2]
print ("Array with first 2 rows and"
" alternate columns(0 and 2):\n", sliced_arr)# Printing elements at
# specific Indices
Index_arr = arr[[1, 1, 0, 3], [3, 2, 1, 0]]
print ("\nElements at indices (1, 3), "
"(1, 2), (0, 1), (3, 0):\n", Index_arr)输出如下：
Initial Array:
[[-1.2.0.4. ]
[ 4.-0.56.0. ]
[ 2.60.7.8. ]
[ 3.-7.4.2. ]]
Array with first 2 rows and alternate columns(0 and 2):
[[-1.0.]
[ 4.6.]]Elements at indices (1, 3), (1, 2), (0, 1), (3, 0):
[ 0. 54.2.3.]基本阵列操作
在numpy中, 数组允许在特定数组或数组组合上执行的多种操作。这些运算包括一些基本的数学运算以及一元和二进制运算。
# Python program to demonstrate
# basic operations on single array
import numpy as np# Defining Array 1
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])# Defining Array 2
b = np.array([[4, 3], [2, 1]])# Adding 1 to every element
print ("Adding 1 to every element:", a + 1)# Subtracting 2 from each element
print ("\nSubtracting 2 from each element:", b - 2)# sum of array elements
# Performing Unary operations
print ("\nSum of all array "
"elements: ", a.sum())# Adding two arrays
# Performing Binary operations
print ("\nArray sum:\n", a + b)输出如下：
Adding 1 to every element:
[[2 3]
[4 5]]Subtracting 2 from each element:
[[ 21]
[ 0 -1]]Sum of all array elements:10Array sum:
[[5 5]
[5 5]]有关Numpy数组的更多信息
- Numpy中的基本阵列操作
- Numpy中的高级阵列操作
- NumPy Python中的基本切片和高级索引
构造数据类型对象
在Numpy中, 除非需要特定的数据类型, 否则无需定义数组的数据类型。 Numpy尝试猜测构造函数中未预定义的数组的数据类型。
# Python Program to create
# a data type object
import numpy as np# Integer datatype
# guessed by Numpy
x = np.array([1, 2])
print("Integer Datatype: ")
print(x.dtype)# Float datatype
# guessed by Numpy
x = np.array([1.0, 2.0])
print("\nFloat Datatype: ")
print(x.dtype)# Forced Datatype
x = np.array([1, 2], dtype = np.int64)
print("\nForcing a Datatype: ")
print(x.dtype)输出如下：
Integer Datatype:
int64Float Datatype:
float64Forcing a Datatype:
int64DataType数组上的数学运算
在Numpy数组中, 基本数学运算是在数组上逐元素执行的。这些操作既可以用作运算符重载, 也可以用作功能。 Numpy中提供了许多有用的函数来对数组执行计算, 例如
和
：用于添加数组元素,
?
：用于元素的转置等。
# Python Program to create
# a data type object
import numpy as np# First Array
arr1 = np.array([[4, 7], [2, 6]], dtype = np.float64)# Second Array
arr2 = np.array([[3, 6], [2, 8]], dtype = np.float64) # Addition of two Arrays
Sum = np.add(arr1, arr2)
print("Addition of Two Arrays: ")
print(Sum)# Addition of all Array elements
# using predefined sum method
Sum1 = np.sum(arr1)
print("\nAddition of Array elements: ")
print(Sum1)# Square root of Array
Sqrt = np.sqrt(arr1)
print("\nSquare root of Array1 elements: ")
print(Sqrt)# Transpose of Array
# using In-built function 'T'
Trans_arr = arr1.T
print("\nTranspose of Array: ")
print(Trans_arr)输出如下：
Addition of Two Arrays:
[[ 7. 13.]
[ 4. 14.]]Addition of Array elements:
19.0Square root of Array1 elements:
[[2.2.64575131]
[1.41421356 2.44948974]]Transpose of Array:
[[4. 2.]
[7. 6.]]有关Numpy数据类型的更多信息
- NumPy中的数据类型Object(dtype)
| all() |
| arange() |
| dot() |
| any() |
| apply_along_axis() |
| apply_over_axes() |
| argmin() |
| argmax() |
| nanargmin() |
| nanargmax() |
| amax() |
| amin() |
| isneginf() |
| rint() |
| insert() |
| isposinf() |
| flip() |
| fliplr() |
| flipud() |
| triu() |
| tril() |
| tri() |
| fix() |
| empty_like() |
| zeros() |
| zeros_like() |
| ones() |
| ones_like() |
| full_like() |
| diag() |
| diagflat() |
| diag_indices() |
| asmatrix() |
| bmat() |
| eye() |
| roll() |
| identity() |
| arange() |
| place() |
| extract() |
| compress() |
| rot90() |
| tile() |
| reshape() |
| ravel() |
| isinf() |
| isrealobj() |
| isscalar() |
| isneginf() |
| isposinf() |
| iscomplex() |
| isnan() |
| iscomplexobj() |
| isreal() |
| isfinite() |
| isfortran() |
| exp() |
| exp2() |
| fix() |
| hypot() |
| absolute() |
| ceil() |
| floor() |
| degrees() |
| radians() |
| npv() |
| fv() |
| pv() |
| power() |
| float_power() |
| log() |
| log1() |
| log2() |
| log10() |
| dot() |
| vdot() |
| trunc() |
| divide() |
| floor_divide() |
| true_divide() |
| random.rand() |
| random.randn() |
| ndarray.flat() |
| expm1() |
| bincount() |
| rint() |
| equal() |
| not_equal() |
| less() |
| less_equal() |
| greater() |
| Greater_equal() |
| prod() |
| square() |
| cbrt() |
| logical_or() |
| logical_and() |
| logical_not() |
| logical_xor() |
| array_equal() |
| array_equiv() |
| sin() |
| cos() |
| tan() |
| sinh() |
| cosh() |
| tanh() |
| arcsin() |
| arccos() |
| arctan() |
| arctan2() |
Numpy程序
- Python |检查列表是否为空
- Python |从列表中获取唯一值
- Python |将列表中的所有数字相乘(3种不同方式)
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