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Python教程:numpy的基本介绍  

2013-06-02 19:15:36|  分类: python |  标签: |举报 |字号 订阅

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标准安装的Python中用列表(list)保存一组值,可以用来当作数组使用,不过由于列表的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的[1,2,3],需要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间。

此外Python还提供了一个array模块,array对象和列表不同,它直接保存数值,和C语言的一维数组比较类似。但是由于它不支持多维,也没有各种运算函数,因此也不适合做数值运算。

NumPy的诞生弥补了这些不足,NumPy提供了两种基本的对象:ndarray(N-dimensional array object)和 ufunc(universal function object)。ndarray(下文统一称之为数组)是存储单一数据类型的多维数组,而ufunc则是能够对数组进行处理的函数

简单的示范

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import numpy as np
a = np.arange(10)
print(a)
a.reshape(2,5)
print(a)
print(a.dtype)
print(a.shape)
print(a.ndim)
print(a.size)
print(type(a))

创建Array

使用array函数,从Python列表或元组中创建

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import numpy as np
a = np.array([2,3,4])
print(a)
print(a.dtype)
b = np.array([1.2, 4.6, 7.8])
print(b)
print(b.dtype)
c = np.array([(1,2,3), (4,5,6)])
print(c)
print(c.dtype)

创建复数数组

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d = np.array( [ [1,2], [3,4] ], dtype=complex )
print(d)
print(d.dtype)

使用numpy中的函数来创建数组

创建全是0的数组

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e = np.zeros((3,4))
print(e)
print(e.dtype)

创建全是1的数组

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f = np.ones( (2,3,4), dtype=np.int16 )
print(f)
print(f.dtype)

使用随机数来填充

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g = np.empty( (2,3) )
print(g)
print(g.dtype)

创建序列

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h = np.arange( 10, 30, 5 )
print(h)
i = np.arange(0,2,0.3)
print(i)
j = np.linspace(0,2,9)
print(j)
print(len(j))

打印数组

打印numpy数组与Python列表基本一样,但有些差别。

Python
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print(np.arange(10000))
print(np.arange(10000).reshape(100,100))
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