一、numpy庫
功能介紹
1、一個強大的N維數組對象Array；
2、比較成熟的（廣播）函數庫；
3、用於整合C/C++和Fortran代碼的工具包；
4、實用的線性代數、傅里葉變換和隨機數生成函數。numpy和稀疏矩陣運算包scipy配合使用更加方便。
array用法
numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)|
名稱
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描述
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object
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數組或嵌套的數列
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dtype
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數組元素的數據類型，可選
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copy
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對象是否需要複製，可選
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order
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創建數組的樣式，C為行方向，F為列方向，A為任意方向（默認）
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subok
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默認返回一個與基類類型一致的數組
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ndmin
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指定生成數組的最小維度
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#一維輸出
import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
print (a)
->[1,2,3]
# 二維輸出
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print (a)
->[[1, 2]
[3,4]]
# 最小維度
a = np.array([1, 2, 3,4,5], ndmin = 2)
print (a)
->[[1, 2, 3, 4, 5]]
# 參數
a = np.array([1, 2, 3], dtype = complex)
print (a)
->[ 1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j]
ndarray對象屬性用法
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屬性
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説明
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ndarray.ndim
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秩，即軸的數量或維度的數量
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ndarray.shape
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數組的維度，對於矩陣，n 行 m 列
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ndarray.size
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數組元素的總個數，相當於 .shape 中 n*m 的值
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ndarray.dtype
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ndarray 對象的元素類型
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ndarray.itemsize
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ndarray 對象中每個元素的大小，以字節為單位
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ndarray.flags
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ndarray 對象的內存信息
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ndarray.real
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ndarray元素的實部
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ndarray.imag
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ndarray 元素的虛部
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ndarray.data
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包含實際數組元素的緩衝區，由於一般通過數組的索引獲取元素，所以通常不需要使用這個屬性。
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# ndim 用於返回數組的維數，等於秩。
import numpy as np
a = np.arange(2)
print(a.ndim) # a 現只有一個維度
# 現在調整其大小
b = a.reshape(2,4,3) # b 現在擁有三個維度
print (b.ndim)
->1
3
# shape 表示數組的維度，返回一個元組，這個元組的長度就是維度的數目，即 ndim 屬性(秩)。比如，一個二維數組，其維度表示"行數"和"列數"。shape 也用於調整數組大小
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print (a.shape)
->(2, 3)
# shape調整數組大小
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
a.shape = (3,2)
print (a)
->[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
# reshape調整數組大小
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = a.reshape(3,2)
print (b)
->[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
empty用法
numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')|
參數
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描述
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shape
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數組形狀
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dtype
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數據類型，可選
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order
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有"C"和"F"兩個選項,分別代表，行優先和列優先，在計算機內存中的存儲元素的順序。
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# 創建空數組
import numpy as np
x = np.empty([3,2], dtype = int)
print (x)
->[[ 6917529027641081856 5764616291768666155]
[ 6917529027641081859 -5764598754299804209]
[ 4497473538 844429428932120]]
//數組元素為隨機值，因為它們未初始化。
zeros用法(ones類似：以1填充)
numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')|
參數
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描述
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shape
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數組形狀
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dtype
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數據類型，可選
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order
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'C' 用於 C 的行數組，或者 'F' 用於 FORTRAN 的列數組
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# 用0填充數組
# 默認為浮點數
x = np.zeros(5)
print(x)
# 設置類型為整數
y = np.zeros((5,), dtype = np.int)
print(y)
# 自定義類型
z = np.zeros((2,2), dtype = [('x', 'i4'), ('y', 'i4')])
print(z)
->[0. 0. 0. 0. 0.]
[0 0 0 0 0]
[[(0, 0) (0, 0)]
[(0, 0) (0, 0)]]
