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          初學者必備的數(shù)組相關知識點

          共 2852字,需瀏覽 6分鐘

           ·

          2021-09-19 07:00

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          作者:進擊的合成尸

          導讀

          作者是一名在讀的大二學生,在我看來,是一個非常勵志的小伙子,雖然他總覺得自己并不是讀的名校,有點小小的不自信,但我相信這么早就意識到學習重要性的小伙子未來可期。


          一、目錄:

          • 數(shù)對象簡介

          • Numpy數(shù)組對象的常用屬性

            • 數(shù)組類型

            • 數(shù)組外貌

          • 創(chuàng)建數(shù)組

            • 創(chuàng)建數(shù)組的基本方法

            • 函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組

          二、操作(具體如下)

          三、總結

          數(shù)組對象簡介


          數(shù)組就是——array

          實現(xiàn)多維數(shù)組和矩陣的高效運算

          python中“萬物皆對象”,數(shù)組也是一個對象,有對象,就意味著有屬性和方法


          Numpy數(shù)組對象的常用屬性


          dtype___返回數(shù)組中元素的類型

          shape___返回由整數(shù)組成的原組,元組中的每個整數(shù)依次對應數(shù)組每個軸的元素個數(shù)

          size__返回一個整數(shù),代表數(shù)組中元素的個數(shù)

          ndim__返回一個整數(shù),代表數(shù)組的軸的個數(shù),即維度

          nbytes__返回一個整書,代表用于保存數(shù)據(jù)的字節(jié)數(shù)


          數(shù)組的類型


          import numpy as npdata = np.array([1, 2, 3, 4])data.dtype
          # 輸出結果:dtype('int32')


          數(shù)組一旦建立,其元素類型是不能隨意改變的,若需要修改元素類型


          astype( )是數(shù)組的一個方法,能夠根據(jù)指定的類型(參數(shù)指定元素類型)新生成一個數(shù)組

          new_data相對于data只有元素類型不同

          new_data = data.astype(np.float)new_data
          #輸出結果 array([1., 2., 3., 4.])


          數(shù)組的外貌


          返回一個元組,其中的元素由整數(shù)組成,代表著每個軸上的元素數(shù)


          a = np.array([1, 2, 3, 4 ])b = np.array([1.0, 2.0, 3.0])a.shapeb.shape#結果(4.,)# (3.,)


          創(chuàng)建數(shù)組


          創(chuàng)建數(shù)組的基本方法

          np.array()——基本方法

          np.array(object, dtype=None, copy = True, order = 'K', ...)

          onject——引用對象是array_like(類數(shù)組,可以是列表,元組等可迭代序列,也可以是數(shù)組,矩陣)

          a = np.array([1, 2, 3, 4])b = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], dtype=float)# 結果:array([1, 2, 3, 4])# array([1., 2., 3., 4.])

          嵌套列表中的各個元素的長度必須是一樣的,元素類型也需一樣,如果元素參差不齊,也不會報錯,只不過得不到我們預想的數(shù)組對象

          da = np.array([[123, ],             [5, 6, 7],             [8, 9, 10]])            

          用函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組

          創(chuàng)造的數(shù)組具有某種規(guī)律

          創(chuàng)建一個完全由0組成的數(shù)組,

          以元組聲明他們的形狀

          import numpy as npnp.ones((3,4)) #0軸的個數(shù)為3,1軸的個數(shù)為4#結果:array([[0., 0., 0., 0.],       [0., 0., 0., 0.],       [0., 0., 0., 0.]])

          創(chuàng)建一個完全由1組成的數(shù)組

          np.ones((3,4)) #0軸的個數(shù)為3,1軸的個數(shù)為4

          創(chuàng)建對角線獨有的數(shù)組

          np.eye(4,dtype=int#對角線元素較為特殊,其他元素為0

          元素為等差數(shù)組

          np.arange(1,10,3) #創(chuàng)建一維數(shù)組,數(shù)組的元素符合等差數(shù)列,前一個元素減去后一個元素值的差等于指定的步長# 相當于python中range函數(shù),“前包括,后不包括”原則# 結果:array([1, 4, 7])


          總結:


          array和list之間的區(qū)別

          array

          一個numpy array是內(nèi)存中一個連續(xù)的塊,并且array里的元素都是同一類。所以一旦確定了一個array,它的內(nèi)存就確定了,每個元素的內(nèi)存也就都確定了

          可以看作為“序列”數(shù)據(jù)

          array的object是類數(shù)組對象,可以為list,也可以為list of list

          可以對整個數(shù)組進行數(shù)值運算(數(shù)組與數(shù)組,數(shù)組與標量)

          list

          list也可以看作為“序列”數(shù)據(jù)

          list中的元素可以不同

          創(chuàng)建array時,可以使用list,也可以使用list of list

          不能對整個列表進行數(shù)值運算

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