python第三方库numpy的使用

ndarray对象

基本用法

0.导入库函数

import numpy as np

1. 创建数组

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

2. 创建多维数组

c = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])

3. 获取数组大小

    a.shape

4. 修改长度

    c.shape = 4,3

修改后元素个数不会变，但是会改变维度的划分，c变为

array([[ 1,  2,  3],
       [ 4,  4,  5],
       [ 6,  7,  7],
       [ 8,  9, 10]])

5. 复制一个数组，但是维度改变

    d = a.reshape((2,2))

但是内存的数据共享，修改其中一个数组，另一个数组的元素也会被修改
6.元素的类型
元素的类型可以通过dtype属性获取，在创建数组时也可以指定dtype

    np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]], dtype=np.complex)

创建数组的函数

np.arange(0,1,0.1) 指定开始值和步长创建函数
np.linspace(0, 1, 12) 指定开始结束值，元素个数创建数组
np.logspace(0, 2, 20) 与linspace类似，但是创建的是等比数组。产生1(10^0)到100(10^2)、有20个元素的等比数列
使用frombuffer, fromstring, fromfile等函数可以从字节序列创建数组

存取元素

数组元素的存取方法和Python的标准方法相同.此外还有一些高级方法

ufunc运算

ufunc是universal function的缩写，它是一种能对数组的每个元素进行操作的函数。
y = np.sin(x) 对数组x中的每个元素进行正弦计算，返回一个同样大小的新数组
t = np.sin(x,x) 计算sin值直接覆盖原方法
np.add(a,b) 两个数组相加

matrix对象

matrix可以进行矩阵运算

参考资料

http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/numpy_intro.html