本文作者：孫曉玲

文字編輯：錢夢璇

技術(shù)總編：張? ?邯

NumPy是短語“Numerical Python”的縮寫，NumPy庫是一個(gè)功能強(qiáng)大的Python庫，主要用于對多維數(shù)組進(jìn)行計(jì)算，其提供了大量的庫函數(shù)和算法，幫助程序員輕松地進(jìn)行數(shù)值計(jì)算。作為一個(gè)第三方庫，NumPy庫在使用之前需要提前安裝，最簡單的方式就是在命令提示符窗口鍵入“pip install numpy”。

NumPy庫中的矩陣模塊為ndarray(數(shù)組)對象。調(diào)用NumPy數(shù)組的array函數(shù)的基本語法如下：

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)各參數(shù)的含義如下表所示：

1

生成NumPy數(shù)組

我們先生成一個(gè)NumPy數(shù)組，輸出查看一下：

import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) print(a)

輸出結(jié)果：

輸出的結(jié)果為類似列表的形式，但明顯看出不同于列表，列表的元素之間是由逗號分隔，輸出結(jié)果的元素之間以空格分隔。

我們可以對生成的數(shù)組用數(shù)據(jù)方法查看其屬性，這些方法對一般的數(shù)據(jù)類型都是通用的。

a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) print(a.sum()) #計(jì)算總和print(a.min()) #求最小值print(a.max()) #求最大值print(a.cumsum()) #計(jì)算累計(jì)和print(type(a)) # 查看數(shù)據(jù)類型print(a.dtype) # >查看數(shù)組元素?cái)?shù)據(jù)類型print(a.size) # 長度print(a.shape) # 形狀

輸出結(jié)果：

通過數(shù)據(jù)分析方法可以查看“a”的數(shù)據(jù)信息并做一些簡單的描述性統(tǒng)計(jì)。由輸出結(jié)果我們也可以發(fā)現(xiàn)，“a”的數(shù)據(jù)類型為“numpy.ndarray”，確實(shí)不是列表。

2

NumPy數(shù)組屬性

學(xué)習(xí)一個(gè)新的數(shù)據(jù)類型，首先需要知道如何查看它的屬性，下面我們通過生成一個(gè)二維數(shù)組學(xué)習(xí)查看NumPy數(shù)組屬性的一些方法及屬性含義。

a = np.array([[11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24, 25], [26, 27, 28 ,29, 30], [31, 32, 33, 34, 35]])print(type(a)) # NumPy數(shù)組實(shí)際上被稱為ndarrayprint(a.dtype) # int32print(a.size) # 25print(a.shape) # (5, 5) 數(shù)組的形狀是它有多少行和列print(a.itemsize) # 4print(a.ndim) # 2print(a.nbytes) # 100

itemsize屬性是每個(gè)元素占用的字節(jié)數(shù)。這個(gè)數(shù)組的數(shù)據(jù)類型是int32，一個(gè)int32中有32位，一個(gè)字節(jié)中有8位，除以32除以8，你就可以得到它占用了多少字節(jié)，在本例中是4(因電腦而異)。ndim 屬性是數(shù)組的維數(shù)，這里是二維數(shù)組。nbytes 屬性是數(shù)組中的所有數(shù)據(jù)消耗掉的字節(jié)數(shù)，一共25個(gè)元素，每個(gè)元素占4個(gè)字節(jié)，一共占4*25=100個(gè)字節(jié)。

3

NumPy數(shù)組切片

往往我們在使用數(shù)據(jù)的時(shí)候并不是對整個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，我們需要的是滿足一定條件的數(shù)據(jù)，所以數(shù)據(jù)切片在數(shù)據(jù)清洗中起著至關(guān)重要的作用，接下來將為大家介紹NumPy數(shù)組的切片機(jī)制，這里以剛剛生成的二維數(shù)組為例。

多維數(shù)組的切片以逗號為分隔對各維度切片，在二維數(shù)組中就只有一個(gè)逗號，逗號前為行切片逗號后為列切片?，F(xiàn)在我想得到以下四種切片結(jié)果：

1.所有行第一列；

2.第0行所有列；

3.第0列1到4行；

4.索引值能被2整除的所有行能被2整除的所有列。

為了輸出結(jié)果的美觀，這里使用交互式呼叫方式輸出。

a[:, 1]a[0, 1:4]a[1:4, 0]a[::2,::2]

輸出結(jié)果：

這樣就得到切片得到我們想要的數(shù)據(jù)啦。

4

常用快捷NumPy數(shù)組函數(shù)現(xiàn)在為大家介紹幾個(gè)常用的快捷生成NumPy數(shù)組的函數(shù)。1.全零數(shù)組

??可以指定數(shù)組的行列元素個(gè)數(shù)，具體程序如下：

import numpy as npa = np.zeros((5,5)) # 創(chuàng)建全0數(shù)組print(a)得到了一個(gè)5×5的全零數(shù)組，輸出結(jié)果如下：

2.全一數(shù)組有時(shí)候，我們需要一個(gè)全一數(shù)組，具體程序如下：b = np.ones((5,2)) # 創(chuàng)建全1數(shù)組print(b)得到了一個(gè)5×2的全一數(shù)組，輸出結(jié)果如下：

3.全指定數(shù)字?jǐn)?shù)組

??更一般的，我們也可以得到全部都是指定數(shù)字的數(shù)組，例如全部是數(shù)字7，具體命令如下：

c = np.full((2,2), 7) # 創(chuàng)建全7數(shù)組print(c)得到了一個(gè)2×2的全部是數(shù)字7數(shù)組，輸出結(jié)果如下：

4.單位矩陣數(shù)組

??如果想得到單位矩陣，可用如下程序：

d = np.eye(3) # 創(chuàng)建單位矩陣，3行3列print(d)?得到單位矩陣如下：

?

5.隨機(jī)數(shù)數(shù)組

??類似于stata中的隨機(jī)數(shù)函數(shù)，NumPy也有創(chuàng)建隨機(jī)數(shù)的函數(shù)，程序如下：

e = np.random.random((2,2)) # 創(chuàng)建隨機(jī)數(shù)數(shù)組print(e)得到2×2的隨機(jī)得到單位矩陣如下：

?

關(guān)于NumPy數(shù)組的基本內(nèi)容就介紹到這里啦，希望對您有所幫助。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的c++随机打乱数组_NumPy数组基本介绍的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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