NumPy Ndarray 对象学习笔记

什么是 Ndarray 对象？

NumPy 的最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。 ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。它是一个由元素及其下标组成的元组序列，同时包含有表示数组维度的 shape 属性和表示元素类型的 dtype 属性。

创建 Ndarray 数组

可以使用 NumPy 库提供的 numpy.array() 函数来创建 Ndarray 数组。

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import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3]) # 一维数组
print(a)
# 输出：[1 2 3]

b = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 二维数组
print(b)
# 输出：
# [[1 2]
#  [3 4]]

c = np.array([1, 2, 3], ndmin=2) # 最小维度为2
print(c)
# 输出：
# [[1 2 3]]

Ndarray 数组属性

获取 Ndarray 数组的属性可以使用 ndarray.shape 获取数组的维度信息、ndarray.size 获取数组元素总个数、ndarray.itemsize 获取数组中每个元素的字节大小、ndarray.ndim 获取数组的维度个数等。

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import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) # 二维数组
print(a.shape)
# 输出：(3, 2)

print(a.size)
# 输出：6

print(a.itemsize)
# 输出：8

print(a.ndim)
# 输出：2

Ndarray 数组操作

可以使用 Ndarray 数组的标准运算符或者 NumPy 库中的函数进行 Ndarray 数组的操作。

数组运算

可以使用标准运算符对 Ndarray 数组进行加、减、乘、除等数学运算。

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import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

c = a + b
print(c)
# 输出：[5 7 9]

d = a - b
print(d)
# 输出：[-3 -3 -3]

e = a * b
print(e)
# 输出：[ 4 10 18]

f = a / b
print(f)
# 输出：[0.25 0.4  0.5 ]

数组切片和索引

可以使用切片和索引获取 Ndarray 数组中的元素。

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import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

print(a[0]) # 获取第一行
# 输出：[1 2 3]

print(a[:2]) # 获取前两行
# 输出：
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

print(a[:,2]) # 获取第三列
# 输出：[3 6 9]

print(a[1,1]) # 获取第二行第二列
# 输出：5

数组形状操作

可以使用 NumPy 库提供的函数对 Ndarray 数组的形状进行操作。

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import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

b = a.reshape(2, 3) # 改变数组形状为 2x3
print(b)
# 输出：
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

c = a.flatten() # 将数组展开为一维数组
print(c)
# 输出：[1 2 3 4 5 6]

d = np.transpose(a) # 将数组进行转置
print(d)
# 输出：
# [[1 3 5]
#  [2 4 6]]

实例

假设现在有如下两个 Ndarray 数组：

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import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

要求将 a 数组乘以 b 数组的第二列，生成一个新的一维数组。

pythonCopy Code
import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

c = a * b[:, 1]
print(c)
# 输出：[ 2  8 18]

以上就是 NumPy Ndarray 对象的学习笔记。