Python 是一種高級(jí)的，動(dòng)態(tài)的，多泛型的編程語(yǔ)言。Python代碼很多時(shí)候看起來(lái)就像是偽代碼一樣，因此你可以使用很少的幾行可讀性很高的代碼來(lái)實(shí)現(xiàn)一個(gè)非常強(qiáng)大的想法。

一.基礎(chǔ)：

Numpy的主要數(shù)據(jù)類型是ndarray，即多維數(shù)組。它有以下幾個(gè)屬性：

ndarray.ndim：數(shù)組的維數(shù)

ndarray.shape：數(shù)組每一維的大小

ndarray.size：數(shù)組中全部元素的數(shù)量

ndarray.dtype：數(shù)組中元素的類型（numpy.int32, numpy.int16, and numpy.float64等）

ndarray.itemsize：每個(gè)元素占幾個(gè)字節(jié)

例子：

>>> import numpy as np

>>> a = np.arange(15).reshape(3, 5)

>>> a

array([[ 0, 1, 2, 3, 4],

[ 5, 6, 7, 8, 9],

[10, 11, 12, 13, 14]])

>>> a.shape

(3, 5)

>>> a.ndim

2

>>> a.dtype.name

'int64'

>>> a.itemsize

8

>>> a.size

15

>>> type(a)

>>> b = np.array([6, 7, 8])

>>> b

array([6, 7, 8])

>>> type(b)

二.創(chuàng)建數(shù)組：

使用array函數(shù)講tuple和list轉(zhuǎn)為array：

>>> import numpy as np

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

>>> a

array([2, 3, 4])

>>> a.dtype

dtype('int64')

>>> b = np.array([1.2, 3.5, 5.1])

>>> b.dtype

dtype('float64')

多維數(shù)組：

>>> b = np.array([(1.5,2,3), (4,5,6)])

>>> b

array([[ 1.5, 2. , 3. ],

[ 4. , 5. , 6. ]])

生成數(shù)組的同時(shí)指定類型：

>>> c = np.array( [ [1,2], [3,4] ], dtype=complex )

>>> c

array([[ 1.+0.j, 2.+0.j],

[ 3.+0.j, 4.+0.j]])

生成數(shù)組并賦為特殊值：

ones：全1

zeros：全0

empty：隨機(jī)數(shù)，取決于內(nèi)存情況

>>> np.zeros( (3,4) )

array([[ 0., 0., 0., 0.],

[ 0., 0., 0., 0.],

[ 0., 0., 0., 0.]])

>>> np.ones( (2,3,4), dtype=np.int16 ) # dtype can also be specified

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)

>>> np.empty( (2,3) ) # uninitialized, output may vary

array([[ 3.73603959e-262, 6.02658058e-154, 6.55490914e-260],

[ 5.30498948e-313, 3.14673309e-307, 1.00000000e+000]])

生成均勻分布的array：

arange（最小值，最大值，步長(zhǎng)）（左閉右開）

linspace（最小值，最大值，元素?cái)?shù)量）

>>> np.arange( 10, 30, 5 )

array([10, 15, 20, 25])

>>> np.arange( 0, 2, 0.3 ) # it accepts float arguments

array([ 0. , 0.3, 0.6, 0.9, 1.2, 1.5, 1.8])

>>> np.linspace( 0, 2, 9 ) # 9 numbers from 0 to 2

array([ 0. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1. , 1.25, 1.5 , 1.75, 2. ])

>>> x = np.linspace( 0, 2*pi, 100 ) # useful to evaluate function at lots of points

三.基本運(yùn)算:

整個(gè)array按順序參與運(yùn)算：

>>> a = np.array( [20,30,40,50] )

>>> b = np.arange( 4 )

>>> b

array([0, 1, 2, 3])

>>> c = a-b

>>> c

array([20, 29, 38, 47])

>>> b**2

array([0, 1, 4, 9])

>>> 10*np.sin(a)

array([ 9.12945251, -9.88031624, 7.4511316 , -2.62374854])

>>> a<35

array([ True, True, False, False], dtype=bool)

兩個(gè)二維使用*符號(hào)仍然是按位置一對(duì)一相乘，如果想表示矩陣乘法，使用dot：

>>> A = np.array( [[1,1],

... [0,1]] )

>>> B = np.array( [[2,0],

... [3,4]] )

>>> A*B # elementwise product

array([[2, 0],

[0, 4]])

>>> A.dot(B) # matrix product

array([[5, 4],

[3, 4]])

>>> np.dot(A, B) # another matrix product

array([[5, 4],

[3, 4]])

內(nèi)置函數(shù)（min,max,sum)，同時(shí)可以使用axis指定對(duì)哪一維進(jìn)行操作：

>>> b = np.arange(12).reshape(3,4)

>>> b

array([[ 0, 1, 2, 3],

[ 4, 5, 6, 7],

[ 8, 9, 10, 11]])

>>>

>>> b.sum(axis=0) # sum of each column

array([12, 15, 18, 21])

>>>

>>> b.min(axis=1) # min of each row

array([0, 4, 8])

>>>

>>> b.cumsum(axis=1) # cumulative sum along each row

array([[ 0, 1, 3, 6],

[ 4, 9, 15, 22],

[ 8, 17, 27, 38]])

Numpy同時(shí)提供很多全局函數(shù)

>>> B = np.arange(3)

>>> B

array([0, 1, 2])

>>> np.exp(B)

array([ 1. , 2.71828183, 7.3890561 ])

>>> np.sqrt(B)

array([ 0. , 1. , 1.41421356])

>>> C = np.array([2., -1., 4.])

>>> np.add(B, C)

array([ 2., 0., 6.])

四.尋址，索引和遍歷：

一維數(shù)組的遍歷語(yǔ)法和python list類似：

>>> a = np.arange(10)**3

>>> a

array([ 0, 1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729])

>>> a[2]

8

>>> a[2:5]

array([ 8, 27, 64])

>>> a[:6:2] = -1000 # equivalent to a[0:6:2] = -1000; from start to position 6, exclusive, set every 2nd element to -1000

>>> a

array([-1000, 1, -1000, 27, -1000, 125, 216, 343, 512, 729])

>>> a[ : :-1] # reversed a

array([ 729, 512, 343, 216, 125, -1000, 27, -1000, 1, -1000])

>>> for i in a:

... print(i**(1/3.))

...

nan

1.0

nan

3.0

nan

5.0

6.0

7.0

8.0

9.0

多維數(shù)組的訪問(wèn)通過(guò)給每一維指定一個(gè)索引，順序是先高維再低維：

>>> def f(x,y):

... return 10*x+y

...

>>> b = np.fromfunction(f,(5,4),dtype=int)

>>> b

array([[ 0, 1, 2, 3],

[10, 11, 12, 13],

[20, 21, 22, 23],

[30, 31, 32, 33],

[40, 41, 42, 43]])

>>> b[2,3]

23

>>> b[0:5, 1] # each row in the second column of b

array([ 1, 11, 21, 31, 41])

>>> b[ : ,1] # equivalent to the previous example

array([ 1, 11, 21, 31, 41])

>>> b[1:3, : ] # each column in the second and third row of b

array([[10, 11, 12, 13],

[20, 21, 22, 23]])

When fewer indices are provided than the number of axes, the missing indices are considered complete slices:

>>>

>>> b[-1] # the last row. Equivalent to b[-1,:]

array([40, 41, 42, 43])

…符號(hào)表示將所有未指定索引的維度均賦為 ： ，：在python中表示該維所有元素：

>>> c = np.array( [[[ 0, 1, 2], # a 3D array (two stacked 2D arrays)

... [ 10, 12, 13]],

... [[100,101,102],

... [110,112,113]]])

>>> c.shape

(2, 2, 3)

>>> c[1,...] # same as c[1,:,:] or c[1]

array([[100, 101, 102],

[110, 112, 113]])

>>> c[...,2] # same as c[:,:,2]

array([[ 2, 13],

[102, 113]])

遍歷：

如果只想遍歷整個(gè)array可以直接使用：

>>> for row in b:

... print(row)

...

[0 1 2 3]

[10 11 12 13]

[20 21 22 23]

[30 31 32 33]

[40 41 42 43]

但是如果要對(duì)每個(gè)元素進(jìn)行操作，就要使用flat屬性，這是一個(gè)遍歷整個(gè)數(shù)組的迭代器

>>> for element in b.flat:

... print(element)

...

總結(jié)

以上所述是小編給大家介紹的Python Numpy 數(shù)組的初始化和基本操作，希望對(duì)大家有所幫助，如果大家有任何疑問(wèn)請(qǐng)給我留言，小編會(huì)及時(shí)回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對(duì)腳本之家網(wǎng)站的支持！

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python数组初始化_Python Numpy 数组的初始化和基本操作的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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