提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

【Datawhale】-numpy-数据类型及数组创建

数组的属性副本与视图索引与切片数组索引切片索引 数组迭代数组操作数组转置更改维度数组组合总结

数组的属性

numpy.ndarray.ndim 用于返回数组的维数（轴的个数）也称为秩，一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。numpy.ndarray.shape 表示数组的维度，返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即 ndim 属性(秩)。 3. numpy.ndarray.size 数组中所有元素的总量，相当于数组的 shape 中所有元素的乘积，例如矩阵的元素总量为行与列的乘积。numpy.ndarray.dtype ndarray 对象的元素类型。numpy.ndarray.itemsize 以字节的形式返回数组中每一个元素的大小

其代码展示如下：

import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) print(a.shape) print(a.dtype) print(a.size) print(a.ndim) print(a.itemsize) b = np.array([[1,2,3],[4,5,6.5]]) print(b.shape) print(b.dtype) print(b.size) print(b.ndim) print(b.itemsize) ##结果如下： (5,) int32 5 1 4 (2, 3) float64 6 2 8

在 ndarray 中所有元素必须是同一类型，否则会自动向下转换， int->float->str 。

副本与视图

在 Numpy 中，尤其是在做数组运算或数组操作时，返回结果不是数组的 副本 就是 视图。 在 Numpy 中，所有赋值运算不会为数组和数组中的任何元素创建副本。

numpy.ndarray.copy() 函数创建一个副本。 对副本数据进行修改，不会影响到原始数据，它们物理内存不在同一位置。

其代码展示如下：

x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) y = x y[0] = -1 print(x) print(y) ##其结果如下： [-1 2 3 4 5 6 7 8] [-1 2 3 4 5 6 7 8]

可以看出两次输出的结果一样。

数组切片操作返回的对象只是原数组的视图。（此处若不明白切片的含义，可以往下看“切片索引”的相关定义与内容）

x = np.array([[11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24, 25], [26, 27, 28, 29, 30], [31, 32, 33, 34, 35]]) y = x y[::2,:3:2]=-1 print(x) print(y) ##结果如下： [[-1 12 -1 14 15] [16 17 18 19 20] [-1 22 -1 24 25] [26 27 28 29 30] [-1 32 -1 34 35]] [[-1 12 -1 14 15] [16 17 18 19 20] [-1 22 -1 24 25] [26 27 28 29 30] [-1 32 -1 34 35]]

索引与切片

数组索引机制指的是用方括号（[]）加序号的形式引用单个数组元素，它的用处很多，比如抽取元素，选取数组的几个元素，甚至为其赋一个新值。

数组索引

要获取数组的单个元素，指定元素的索引即可。

x = np.array([[11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24, 25], [26, 27, 28, 29, 30], [31, 32, 33, 34, 35]]) print(x[2]) print(x[2][1]) print(x[2,1]) ##结果如下： [21 22 23 24 25] 22 22

想要取出某一行或者某个元素，直接print然后指定元素的位置即可。

切片索引

切片操作是指抽取数组的一部分元素生成新数组。对 python 列表进行切片操作得到的数组是原数组的副本，而对 Numpy 数据进行切片操作得到的数组则是指向相同缓冲区的视图。 如果想抽取（或查看）数组的一部分，必须使用切片语法，也就是，把几个用冒号（ start:stop:step ）隔开的数字置于方括号内。 为了更好地理解切片语法，还应该了解不明确指明起始和结束位置的情况。如省去第一个数字，numpy 会认为第一个数字是0；如省去第二个 数字，numpy 则会认为第二个数字是数组的最大索引值；如省去最后一个数字，它将会被理解为1，也就是抽取所有元素而不再考虑间隔。

通过代码理解更清楚：

对一维数组切片:

x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) print(x[0:2]) print(x[1:5:2]) print(x[2:]) print(x[:2]) print(x[-2:]) print(x[:-2]) print(x[:]) print(x[::-1]) ##结果如下： [1 2] [2 4] [3 4 5 6 7 8] [1 2] [7 8] [1 2 3 4 5 6] [1 2 3 4 5 6 7 8] [8 7 6 5 4 3 2 1]

对二维数组切片：

x = np.array([[11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24, 25], [26, 27, 28, 29, 30], [31, 32, 33, 34, 35]]) print(x[0:2]) print(x[1:5:2]) print(x[2:]) print(x[:2]) print(x[-2:]) print(x[:-2]) print(x[:]) print(x[2,:]) print(x[:,2]) print(x[0,1:4]) print(x[1:4,0]) print(x[1:3,2:4]) print(x[::2, ::2]) print(x[::-1, :]) print(x[:, ::-1]) ##结果如下： [[11 12 13 14 15] [16 17 18 19 20]] [[16 17 18 19 20] [26 27 28 29 30]] [[21 22 23 24 25] [26 27 28 29 30] [31 32 33 34 35]] [[11 12 13 14 15] [16 17 18 19 20]] [[26 27 28 29 30] [31 32 33 34 35]] [[11 12 13 14 15] [16 17 18 19 20] [21 22 23 24 25]] [[11 12 13 14 15] [16 17 18 19 20] [21 22 23 24 25] [26 27 28 29 30] [31 32 33 34 35]] [21 22 23 24 25] [13 18 23 28 33] [12 13 14] [16 21 26] [[18 19] [23 24]] [[11 13 15] [21 23 25] [31 33 35]] [[31 32 33 34 35] [26 27 28 29 30] [21 22 23 24 25] [16 17 18 19 20] [11 12 13 14 15]] [[15 14 13 12 11] [20 19 18 17 16] [25 24 23 22 21] [30 29 28 27 26] [35 34 33 32 31]]

以上展示了对二维数组的各种切片方式，可以仔细斟酌，真正理解二维数组切片的含义。

有关数组的索引还有整数数组索引和索尔索引，应用时再详细说明。

数组迭代

除了for循环，Numpy 还提供另外一种更为优雅的遍历方法。

x = np.array([[11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24, 25], [26, 27, 28, 29, 30], [31, 32, 33, 34, 35]]) y = np.apply_along_axis(np.sum,0,x) print(y) y=np.apply_along_axis(np.sum,1,x) print(y) ##结果如下： [105 110 115 120 125] [ 65 90 115 140 165]

数组操作

numpy.ndarray.shape 表示数组的维度，返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即 ndim 属性(秩)。

import numpy as np x = np.array([4,5,7,12,56,32]) print(x.shape) x.shape = [3,2] print(x) ##结果如下： [[ 4 5] [ 7 12] [56 32]]

numpy.ndarray.flat 将数组转换为一维的迭代器，可以用for访问数组每一个元素

x = np.array([[11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24, 25], [26, 27, 28, 29, 30], [31, 32, 33, 34, 35]]) y = x.flat print(y) for i in y: print(i,end='') ##结果如下： 11121314151617181920212223242526272829303132333435

numpy.ndarray.flatten([order=‘C’]) 将数组的副本转换为一维数组，并返回。 order：‘C’ – 按行，‘F’ – 按列，‘A’ – 原顺序，‘k’ – 元素在内存中的出现顺序。(简记)

x = np.array([[11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24, 25], [26, 27, 28, 29, 30], [31, 32, 33, 34, 35]]) y = x.flatten() print(y) ##结果如下： [11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35]

numpy.ravel(a, order=‘C’) Return a contiguous flattened array.,ravel() 返回的是视图。

x = np.array([[11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24, 25], [26, 27, 28, 29, 30], [31, 32, 33, 34, 35]]) y = np.ravel(x) print(y) 对元素进行修改， y[3] = 0 print(x) #结果如下： [[11 12 13 0 15] [16 17 18 19 20] [21 22 23 24 25] [26 27 28 29 30] [31 32 33 34 35]] 输出了新的数组。

numpy.reshape(a, newshape[, order=‘C’]) 在不更改数据的情况下为数组赋予新的形状。reshape() 函数当参数 newshape = [rows,-1] 时，将根据行数自动确定列数。

x = np.arange(12) y = np.reshape(x, [3, 4]) print(y.dtype) print(y) ##结果如下： int32 [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]]

数组转置

numpy.transpose(a, axes=None) Permute the dimensions of an array.numpy.ndarray.T Same as self.transpose() , except that self is returned if self.ndim < 2 x = np.random.rand(5, 5) * 10 x = np.around(x, 2) print(x) ##结果如下： [[0.68 8.96 7.46 9.24 4.54] [2.45 9.88 4.73 9.66 0.02] [5.26 5.74 2.09 7.75 7.88] [8.72 5.01 2.05 2.15 9.26] [4.92 8.55 9.23 8.85 3.48]] y = x.T print(y) ##结果如下： [[0.68 2.45 5.26 8.72 4.92] [8.96 9.88 5.74 5.01 8.55] [7.46 4.73 2.09 2.05 9.23] [9.24 9.66 7.75 2.15 8.85] [4.54 0.02 7.88 9.26 3.48]] 可以看出，数组x的行和列的元素互换了，这就是所谓的转置。

更改维度

当创建一个数组之后，还可以给它增加一个维度，这在矩阵计算中经常会用到。

numpy.newaxis = None None 的别名，对索引数组很有用。很多工具包在进行计算时都会先判断输入数据的维度是否满足要求，如果输入数据达不到指定的维度时，可以使用 newaxis 参数来增加一个维度。 x = np.array([1, 2, 9, 4, 5, 6, 7, 8]) print(x.shape) print(x) y = x[np.newaxis, :] print(y.shape) print(y) ##结果如下： (8,) [1 2 9 4 5 6 7 8] (1, 8) [[1 2 9 4 5 6 7 8]]

数组组合

如果要将两份数据组合到一起，就需要拼接操作 numpy.concatenate((a1, a2, …), axis=0, out=None) Join a sequence of arrays along an existing axis. 连接沿现有轴的数组序列（原来x，y都是一维的，拼接后的结果也是一维的）。

x = np.array([1, 2, 3]) y = np.array([7, 8, 9]) z = np.concatenate([x, y]) print(z) ##拼接的结果如下： [1 2 3 7 8 9]

总结

本次主要 学习的是数组的有关操作，仅仅是对教材的内容进行了代码的运行，其本质还是存在一些疑问，需要更多的练习。