【稳住，can win】Numpy 的创建和索引

【稳住，can win】Numpy 的创建和索引

• • Numpy 数组对象的创建
  • • shape 属性
    • • 获取 numpy 数组对象形状
      • reshape 修改 numpy 数组对象形状
    • dtype 属性
    • • 获取 numpy 数组对象数据类型
      • 修改 numpy 数组对象数据类型
  • Numpy 数组对象的计算
  • • 数组与数的计算
    • 数组与数组的计算
  • Numpy 数组对象的索引
  • • 行列索引
    • bool 索引

Numpy 数组对象的创建

# numpy创建数组
t1 = np.array([1, 2, 3])
t2 = np.array(range(10))
t3 = np.arange(4, 10, 2)
t4 = np.array([random.random() for i in range(10)])

shape 属性 获取 numpy 数组对象形状

t4.shape # 得到数组形状

reshape 修改 numpy 数组对象形状

t5 = np.arange(0, 24).reshape(4, 6) # 创建0-23的数组并调整为4行6列

dtype 属性 获取 numpy 数组对象数据类型

t1.dtype # 获取数据类型

修改 numpy 数组对象数据类型

t1 = t1.astype("float64") # 修改数据类型为 float

Numpy 数组对象的计算 数组与数的计算

numpy 的广播机制使数和数组的每个元素进行运算。

数组与数组的计算

不同纬度的数组相运算，若从后往前纬度相同则可以运算。

Numpy 数组对象的索引 行列索引

# 行索引
print(t1[0]) # 得到一行
print(t1[1:2]) # ：得到连续行
print(t1[[1,3]]) # 得到索引为 1 和 3的行

# 列索引
print(t1[:,1]) # 得到某列
print(t1[:,[1:4]]) # 得到连续列
print(t1[:,[[1,4]])# 得到 1 4 列

bool 索引

t2 = np.arange(0, 24).reshape(4, 6)
print(t2)
print(t2[t2<10])