numpy中的ndarray方法和属性
NumPy数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推。在NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axes),秩其实是描述轴的数量。比如说,二维数组相当于是一个一维数组,而这个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以这个一维数组就是NumPy中的轴(axes),而轴的数量——秩,就是数组的维数。
Numpy库中的矩阵模块为ndarray对象,有很多属性:T,data, dtype,flags,flat,imag,real,size,
itemsize,nbytes,ndim,shape,strides,ctypes,base等等。
- >>> import numpy as np
- >>> x=np.array([[1,2,3],[9,8,7],[6,5,4]])
- >>> x.T #获得x的转置矩阵
- array([[1, 9, 6],
- [2, 8, 5],
- [3, 7, 4]])
- >>> print x.flags #返回数组内部的信息
- C_CONTIGUOUS : True
- F_CONTIGUOUS : False
- OWNDATA : True
- WRITEABLE : True
- ALIGNED : True
- UPDATEIFCOPY : False
- >>> x.flat[2:6] #将数组变为1维数组,并获取其中的一部分数据
- array([3, 9, 8, 7])
- >>> x.flat = 4; x #将值赋给1维数组,再转化成有原有数组的大小形式
- array([[4, 4, 4],
- [4, 4, 4],
- [4, 4, 4]])
- >>> x
- array([[4, 4, 4],
- [4, 4, 4],
- [4, 4, 4]])
ndarray.imag # 为复变函数中含有虚部的数组,如下:
- >>> x = np.sqrt([2+3j, 5+0j]) # 创建一个复数
- >>> x
- array([ 1.67414923+0.89597748j, 2.23606798+0.j ])
- >>> x.imag #获得复数的虚部
- array([ 0.89597748, 0. ])
- >>> x.real #获得复数的实部
- array([ 1.67414923, 2.23606798])
- >>> x=np.arange(10) #随机生成一个数组,并重新命名一个空间的数组
- >>> x.reshape(2,5)
- array([[0, 1, 2, 3, 4],
- [5, 6, 7, 8, 9]])
- >>> x.size #获得数组中元素的个数
- 10
- >>> x.ndim #获得数组的维数
- >>> x.shape #获得数组的(行数,列数)
- (10,)
- >>> y=x.reshape(5,2)
- >>> y
- array([[0, 1],
- [2, 3],
- [4, 5],
- [6, 7],
- [8, 9]])
- >>> y.base #获得该数组基于另外一个对象数组而来,如下,y是根据x而来
- array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
Ndarray对象的方法
ndarray.ptp(axis=None, out=None) : 返回数组的最大值—最小值或者某轴的最大值—最小值
ndarray.clip(a_min, a_max, out=None) : 小于最小值的元素赋值为最小值,大于最大值的元素变为最大值。
ndarray.all():如果所有元素都为真,那么返回真;否则返回假
ndarray.any():只要有一个元素为真则返回真
ndarray.swapaxes(axis1, axis2) : 交换两个轴的元素,如下
- >>> z.swapaxes(0,1)
- array([[2, 4, 6, 8],
- [3, 5, 7, 9]])
- 下面为改变数组维度和大小的方法:
ndarray.reshape(shape[, order]) :返回重命名数组大小后的数组,不改变元素个数.
ndarray.resize(new_shape[, refcheck]) :改变数组的大小(可以改变数组中元素个数).
ndarray.transpose(*axes) :返回矩阵的转置矩阵
ndarray.swapaxes(axis1, axis2) : 交换两个轴的元素后的矩阵.
ndarray.flatten([order]) : 复制一个一维的array出来.
ndarray.ravel([order]) :返回为展平后的一维数组.
ndarray.squeeze([axis]) :移除长度为1的轴。
ndarray.tolist():将数组转化为列表
ndarray.take(indices, axis=None, out=None, mode=’raise’):获得数组的指定索引的数据,如:
- >>> a=np.arange(12).reshape(3,4)
- >>> a
- array([[ 0, 1, 2, 3],
- [ 4, 5, 6, 7],
- [ 8, 9, 10, 11]])
- >>> a.take([1,3],axis=1) #提取1,3列的数据
- array([[ 1, 3],
- [ 5, 7],
- [ 9, 11]])
numpy.put(a, ind, v, mode=’raise’):用v的值替换数组a中的ind(索引)的值。Mode可以为raise/wrap/clip。Clip:如果给定的ind超过了数组的大小,那么替换最后一个元素。
numpy.repeat(a, repeats, axis=None):重复数组的元素,如:
- >>> x = np.array([[1,2],[3,4]])
- >>> np.repeat(x, 2)
- array([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4])
- >>> np.repeat(x, 3, axis=1)
- array([[1, 1, 1, 2, 2, 2],
- [3, 3, 3, 4, 4, 4]])
- >>> np.repeat(x, [1, 2], axis=0)
- array([[1, 2],
- [3, 4],
- [3, 4]])
numpy.tile(A, reps):根据给定的reps重复数组A,和repeat不同,repeat是重复元素,该方法是重复数组。
ndarray.var(axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0):返回数组的方差,沿指定的轴。
ndarray.std(axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0):沿给定的轴返回数则的标准差
ndarray.prod(axis=None, dtype=None, out=None):返回指定轴的所有元素乘机
ndarray.cumprod(axis=None, dtype=None, out=None):返回指定轴的累积,如下:
- >>> a
- array([[ 0, 1, 2, 3],
- [ 4, 5, 6, 7],
- [ 8, 9, 10, 11]])
- >>> a.cumprod(axis=1) #得到竖轴的累积
- array([[ 0, 0, 0, 0],
- [ 4, 20, 120, 840],
- [ 8, 72, 720, 7920]])
ndarray.mean(axis=None, dtype=None, out=None):返回指定轴的数组元素均值
ndarray.cumsum(axis=None, dtype=None, out=None):返回指定轴的元素累计和。如:
- >>> a
- array([[ 0, 1, 2, 3],
- [ 4, 5, 6, 7],
- [ 8, 9, 10, 11]])
- >>> a.cumsum(axis=1)
- array([[ 0, 1, 3, 6],
- [ 4, 9, 15, 22],
- [ 8, 17, 27, 38]])
ndarray.sum(axis=None, dtype=None, out=None):返回指定轴所有元素的和
ndarray.trace(offset=0, axis1=0, axis2=1, dtype=None, out=None):返回沿对角线的数组元素之和
ndarray.round(decimals=0, out=None):将数组中的元素按指定的精度进行四舍五入,如下:
- >>> np.around([0.37, 1.64])
- array([ 0., 2.])
- >>> np.around([0.37, 1.64], decimals=1)
- array([ 0.4, 1.6])
- >>> np.around([.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5]) # rounds to nearest even value
- array([ 0., 2., 2., 4., 4.])
- >>> np.around([1,2,3,11], decimals=1) # ndarray of ints is returned
- array([ 1, 2, 3, 11])
- >>> np.around([1,2,3,11], decimals=-1)
- array([ 0, 0, 0, 10])
ndarray.conj():返回所有复数元素的共轭复数,如:
- >>> b=np.array([[1+2j,3+0j],[3+4j,7+5j]])
- >>> b
- array([[ 1.+2.j, 3.+0.j],
- [ 3.+4.j, 7.+5.j]])
- >>> b.conj()
- array([[ 1.-2.j, 3.-0.j],
- [ 3.-4.j, 7.-5.j]])
ndarray.argmin(axis=None, out=None):返回指定轴最小元素的索引。
ndarray.min(axis=None, out=None):返回指定轴的最小值
ndarray.argmax(axis=None, out=None):返回指定轴的最大元素索引值
ndarray.diagonal(offset=0, axis1=0, axis2=1):返回对角线的所有元素。
ndarray.compress(condition, axis=None, out=None):返回指定轴上条件下的切片。
ndarray.nonzero():返回非零元素的索引
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