NumPy数组

NumPy数组是一个多维数组对象,称为ndarray。其由两部分组成:
实际的数据
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。
关于NumPy数组有几点必需了解的:
NumPy数组的下标从0开始。
同一个NumPy数组中所有元素的类型必须是相同的。 NumPy数组属性 在详细介绍NumPy数组之前。先详细介绍下NumPy数组的基本属性。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,二维数组相当于是两个一维数组,其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是NumPy中的轴(axes),第一个轴相当于是底层数组,第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩,就是数组的维数。
NumPy的数组中比较重要ndarray对象属性有:
ndarray.ndim:数组的维数(即数组轴的个数),等于秩。最常见的为二维数组(矩阵)。
ndarray.shape:数组的维度。为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组。例如二维数组中,表示数组的“行数”和“列数”。ndarray.shape返回一个元组,这个元组的长度就是维度的数目,即ndim属性。
ndarray.size:数组元素的总个数,等于shape属性中元组元素的乘积。
ndarray.dtype:表示数组中元素类型的对象,可使用标准的Python类型创建或指定dtype。另外也可使用前一篇文章中介绍的NumPy提供的数据类型。
ndarray.itemsize:数组中每个元素的字节大小。例如,一个元素类型为float64的数组itemsiz属性值为8(float64占用64个bits,每个字节长度为8,所以64/8,占用8个字节),又如,一个元素类型为complex32的数组item属性为4(32/8)。
ndarray.data:包含实际数组元素的缓冲区,由于一般通过数组的索引获取元素,所以通常不需要使用这个属性。
创建数组
先来介绍创建数组。创建数组的方法有很多。如可以使用array函数从常规的Python列表和元组创造数组。所创建的数组类型由原序列中的元素类型推导而来.
>>> from numpy import *
   
>>> a = array( [2,3,4] )   
>>> a
array([2, 3, 4])
>>> a.dtype
dtype('int32')
>>> b = array([1.2, 3.5, 5.1])   
>>> b.dtype
dtype('float64') 使用array函数创建时,参数必须是由方括号括起来的列表,而不能使用多个数值作为参数调用array.
>>> a = array(1,2,3,4) # 错误
>>> a = array([1,2,3,4]) # 正确 可使用双重序列来表示二维的数组,三重序列表示三维数组,以此类推。
>>> b = array( [ (1.5,2,3), (4,5,6) ] )  
>>> b
array([[ 1.5, 2. , 3. ],
    [ 4. , 5. , 6. ]]) 可以在创建时显式指定数组中元素的类型
>>> c = array( [ [1,2], [3,4] ], dtype=complex)
>>> c
array([[ 1.+0.j, 2.+0.j],
    [ 3.+0.j, 4.+0.j]]) 通常,刚开始时数组的元素未知,而数组的大小已知。因此,NumPy提供了一些使用占位符创建数组的函数。这些函数有助于满足除了数组扩展的需要,同时降低了高昂的运算开销。
用函数zeros可创建一个全是0的数组,用函数ones可创建一个全为1的数组,函数empty创建一个内容随机并且依赖与内存状态的数组。默认创建的数组类型(dtype)都是float64。
可以用d.dtype.itemsize来查看数组中元素占用的字节数目。
>>> d = zeros((3,4))
>>> d.dtype
dtype('float64')
>>> d
array([[ 0., 0., 0., 0.],
   [ 0., 0., 0., 0.],
   [ 0., 0., 0., 0.]])
>>> d.dtype.itemsize
8 也可以自己制定数组中元素的类型
>>> ones( (2,3,4), dtype=int16 ) #手动指定数组中元素类型
array([[[1, 1, 1, 1],
    [1, 1, 1, 1],
    [1, 1, 1, 1]],
   
    [[1, 1, 1, 1],
    [1, 1, 1, 1],
    [1, 1, 1, 1]]], dtype=int16)
>>> empty((2,3))
   array([[ 2.65565858e-316, 0.00000000e+000, 0.00000000e+000],
    [ 0.00000000e+000, 0.00000000e+000, 0.00000000e+000]]) NumPy提供一个类似arange的函数返回一个数列形式的数组:
>>> arange(10, 30, 5)
array([10, 15, 20, 25]) 以10开始,差值为5的等差数列。该函数不仅接受整数,还接受浮点参数: 
>>> arange(0,2,0.5)
array([ 0. , 0.5, 1. , 1.5]) 当arange使用浮点数参数时,由于浮点数精度有限,通常无法预测获得的元素个数。因此,最好使用函数linspace去接收我们想要的元素个数来代替用range来指定步长。linespace用法如下,将在通用函数一节中详细介绍。
>>> numpy.linspace(-1, 0, 5)
array([-1. , -0.75, -0.5 , -0.25, 0. ]) 数组中的元素是通过下标来访问的,可以通过方括号括起一个下标来访问数组中单一一个元素,也可以以切片的形式访问数组中多个元素。关于切片访问,将在切片一节介绍。
知识点:NumPy中的数据类型
对于科学计算来说,Python中自带的整型、浮点型和复数类型远远不够,因此NumPy中添加了许多数据类型。如下:

NumPy类型转换方式如下:
>>> float64(42)
42.0
>>> int8(42.0)
42
>>> bool(42)
True
>>> bool(42.0)
True
>>> float(True)
1.0 许多函数的参数中可以指定参数的类型,当然,这个类型参数是可选的。如下:
>>> arange(7, dtype=uint16)
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype=uint16) 输出数组 当输出一个数组时,NumPy以特定的布局用类似嵌套列表的形式显示:
第一行从左到右输出
每行依次自上而下输出
每个切片通过一个空行与下一个隔开
一维数组被打印成行,二维数组成矩阵,三维数组成矩阵列表。
>>> a = arange(6) # 1d array
>>> print a
[0 1 2 3 4 5]
   
>>> b = arange(12).reshape(4,3) # 2d array
>>> print b
[[ 0 1 2]
[ 3 4 5]
[ 6 7 8]
[ 9 10 11]]   
>>> c = arange(24).reshape(2,3,4) # 3d array
>>> print c
[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
   
[[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]] 如果一个数组太长,则NumPy自动省略中间部分而只打印两端的数据:   
>>> print arange(10000)
   [ 0 1 2 ..., 9997 9998 9999]
   
>>> print arange(10000).reshape(100,100)
   [[ 0 1 2 ..., 97 98 99]
    [ 100 101 102 ..., 197 198 199]
    [ 200 201 202 ..., 297 298 299]
    ...,
    [9700 9701 9702 ..., 9797 9798 9799]
    [9800 9801 9802 ..., 9897 9898 9899]
    [9900 9901 9902 ..., 9997 9998 9999]] 可通过设置printoptions参数来禁用NumPy的这种行为并强制打印整个数组。
set_printoptions(threshold='nan')
这样,输出时数组的所有元素都会显示出来。

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