Numpy数组

Numpy数组

nadarray对象：描述了相同类型元素的集合

• 数组索引从0开始
• 数组中元素类型相同，占用的存储空间相同
• nadarray包括数据指针，数据类型，维度，跨度

创建(维度)

一维：

np.array([2,8,5])

二维：

np.array([[1,3,6],[4,5,7]])

特殊数组创建

• 全0：numpy.zeros
• 全1：numpy.ones
• 等间距：numpy.arrange numpy.linspace

数组切片与索引

• 索引：从0开始取下标
• 切片：a[0:5] 左闭右开
• 步长切片：a[0:5:2]
• slice：与上面的步长一样

s = slice(0,5,2)
a[s]

• 切片参数

  (start:stop,step)

  arr[ : 2,1: ]  # 前面的取行，后面的取列
  
  ret = a[m, :n]  # a的m维的前n个参数
  

• 通过布尔筛选

a = np.array([[1,2],[3,4]])
print(a[a>2])
# 输出[3,4]

广播

对不同形状的数组进行运算，对较小的数组进行拓展，与较大的匹配，沿行或列进行拓展，只能拓一次

eg： 0 1 2 5 可将第二个拓展为5 5 5，进行运算

​ 0 1 2 5 4 不可运算，无法拓展

ufunc运算

对数组中的每个元素进行操作，返回操作后的

随机模块