Python数据分析实战【第三章】1.2- Numpy基础数据结构【python】

【课程9.2】 Numpy基础数据结构

NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。其由两部分组成：
① 实际的数据
② 描述这些数据的元数据

1.多维数组ndarray

import numpy as np

ar = np.array([1,2,3,4,5,6,7])
print(ar)          # 输出数组，注意数组的格式：中括号，元素之间没有逗号（和列表区分）
print(ar.ndim)     # 输出数组维度的个数（轴数），或者说“秩”，维度的数量也称rank
print(ar.shape)    # 数组的维度，对于n行m列的数组，shape为（n，m）
print(ar.size)     # 数组的元素总数，对于n行m列的数组，元素总数为n*m
print(ar.dtype)    # 数组中元素的类型，类似type()（注意了，type()是函数，.dtype是方法）
print(ar.itemsize) # 数组中每个元素的字节大小，int32l类型字节为4，float64的字节为8
print(ar.data)     # 包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素，所以通常不需要使用这个属性。
ar   # 交互方式下输出，会有array(数组)

# 数组的基本属性
# ① 数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推
# ② 在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量：
# 比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组
# 所以一维数组就是NumPy中的轴（axes），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。
# 而轴的数量——秩，就是数组的维数。 
-----------------------------------------------------------------------
[1 2 3 4 5 6 7]
1
(7,)
7
int32
4
<memory at 0x0000000005927108>
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

2.创建数组：array()函数，括号内可以是列表、元祖、数组、生成器等

ar1 = np.array(range(10))   # 整型
ar2 = np.array([1,2,3.14,4,5])   # 浮点型
ar3 = np.array([[1,2,3],('a','b','c')])   # 二维数组：嵌套序列（列表，元祖均可）
ar4 = np.array([[1,2,3],('a','b','c','d')])   # 注意嵌套序列数量不一会怎么样
print(ar1,type(ar1),ar1.dtype)
print(ar2,type(ar2),ar2.dtype)
print(ar3,ar3.shape,ar3.ndim,ar3.size)     # 二维数组，共6个元素
print(ar4,ar4.shape,ar4.ndim,ar4.size)     # 一维数组，共2个元素
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3.创建数组：arange()，类似range()，在给定间隔内返回均匀间隔的值。

print(np.arange(10))    # 返回0-9，整型
print(np.arange(10.0))  # 返回0.0-9.0，浮点型
print(np.arange(5,12))  # 返回5-11
print(np.arange(5.0,12,2))  # 返回5.0-12.0，步长为2
print(np.arange(10000))  # 如果数组太大而无法打印，NumPy会自动跳过数组的中心部分，并只打印边角：
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[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[ 0.  1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9.]
[ 5  6  7  8  9 10 11]
[  5.   7.   9.  11.]
[   0    1    2 ..., 9997 9998 9999]

4.创建数组：linspace():返回在间隔[开始，停止]上计算的num个均匀间隔的样本。

ar1 = np.linspace(2.0, 3.0, num=5)
ar2 = np.linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=False)
ar3 = np.linspace(2.0, 3.0, num=5, retstep=True)
print(ar1,type(ar1))
print(ar2)
print(ar3,type(ar3))
# numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
# start：起始值，stop：结束值
# num：生成样本数，默认为50
# endpoint：如果为真，则停止是最后一个样本。否则，不包括在内。默认值为True。
# retstep：如果为真，返回（样本，步骤），其中步长是样本之间的间距 → 输出为一个包含2个元素的元祖，第一个元素为array，第二个为步长实际值
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[ 2.    2.25  2.5   2.75  3.  ] <class 'numpy.ndarray'>
[ 2.   2.2  2.4  2.6  2.8]
(array([ 2.  ,  2.25,  2.5 ,  2.75,  3.  ]), 0.25) <class 'tuple'>

5.创建数组：zeros()/zeros_like()/ones()/ones_like()

ar1 = np.zeros(5)  
ar2 = np.zeros((2,2), dtype = int)
print(ar1,ar1.dtype)
print(ar2,ar2.dtype)
print('------')
# numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C'):返回给定形状和类型的新数组，用零填充。
# shape：数组纬度，二维以上需要用()，且输入参数为整数
# dtype：数据类型，默认numpy.float64
# order：是否在存储器中以C或Fortran连续（按行或列方式）存储多维数据。

ar3 = np.array([list(range(5)),list(range(5,10))])
ar4 = np.zeros_like(ar3)
print(ar3)
print(ar4)
print('------')
# 返回具有与给定数组相同的形状和类型的零数组，这里ar4根据ar3的形状和dtype创建一个全0的数组

ar5 = np.ones(9)
ar6 = np.ones((2,3,4))
ar7 = np.ones_like(ar3)
print(ar5)
print(ar6)
print(ar7)
# ones()/ones_like()和zeros()/zeros_like()一样，只是填充为1
-----------------------------------------------------------------------
[ 0.  0.  0.  0.  0.] float64
[[0 0]
 [0 0]] int32
------
[[0 1 2 3 4]
 [5 6 7 8 9]]
[[0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0]]
------
[ 1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.]
[[[ 1.  1.  1.  1.]
  [ 1.  1.  1.  1.]
  [ 1.  1.  1.  1.]]

 [[ 1.  1.  1.  1.]
  [ 1.  1.  1.  1.]
  [ 1.  1.  1.  1.]]]
[[1 1 1 1 1]
 [1 1 1 1 1]]

6.创建数组：eye()

print(np.eye(5))
# 创建一个正方的N*N的单位矩阵，对角线值为1，其余为0
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[[ 1.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  1.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  1.]]

# 作业1：分别按照要求，生成一个一维数组、二维数组，并且查看其shape

a1 = np.array([1,2,'a','hello',[1,2,3],{'one':100,'two':200}])
a2 = np.array([list(range(6)), 
               list('abcdef'), 
               [True, False, True, False, True, True]])
print(a1,'\na1的shape为：',a1.shape, '\n-------')
print(a2,'\na2的shape为：',a2.shape, '\n-------')

# 作业2：生成一个一维数组，起始值为5，终点值为15，样本数为10个

print(np.arange(5,15))

# 作业3：按照要求创建以下数组

print(np.zeros((4,4)), '\n-------')
print(np.ones((2,3)), '\n-------')
print(np.eye(3, dtype='int'), '\n-------')