python编程入门----numpy数组操作

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>

1. 改变数组形状

• np.reshape() #不改变数组的情况下修改形状
• np.flat() #数组元素迭代器（默认以行遍历数组中的每一个元素）
• np.flatted() #返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组
• np.ravel() #展平的数组元素，返回的是数组视图(意思是视图改变会影响原数组)

1. 翻转数组

• np.T == np.transpose()
• numpy.swapaxes(arr, axis1, axis2) # 函数用于交换数组的两个轴

1. 修改数组维度

• np.broadcast_to() #将数组广播到新形状，np.broadcast_to(a,(4,4))
• np.expand_dims() #扩展数组的形状,np.expand_dims(a,1)
• np.squeeze() #从数组的形状中删除一维条目,np.squeeze(a, 0)

1. 连接数组

• np.concatenate((a,b),0) == np.vstack((a,b)) #连接沿现有轴的数组序列,2维数组情况相等,np.vstack()垂直堆叠序列中的数组（行方向）
• np.concatenate((a,b),1) == np.hstack((a,b)) #np.hstack()水平堆叠序列中的数组（列方向）
• np.stack() #沿着新的轴加入一系列数组,可以理解为升维

1. 切割数组

• np.split(a,3) #将一个数组切割为多个数组，这个例子中把一维数组a,切割为3个一维数组.默认为行切分
• np.hsplit(a，3) #函数用于水平分割数组，通过指定要返回的相同形状的数组数量来拆分原数组,例子返回3个数组
• np.vsplit(a,3) #用法同行切

1. 添加数据

• np.append(arr, values, axis=None) #添加数组元素，当不指定axis时，返回一维数组，将values加上；指定axis0行，1 列
• np.resize(arr, shape) #返回指定形状的新数组,当shape>arr时，自动补全
• np.insert(arr, obj, values, axis=None) #函数在给定索引之前，沿给定轴在输入数组中插入值.obj索引位置，未传递 Axis 参数。 在插入之前输入数组会被展开；传递了 Axis 参数。 会广播值数组来配输入数组
• np.delete(arr, obj, axis=None) #删除索引位置，未传递 Axis 参数。 在插入之前输入数组会被展开，传递axis参数；np.delete(a,1,axis = 1)删除di'er'lei第二列
• np.unique(arr, return_index, return_inverse, return_counts) #返回去重数组

转载于:https://my.oschina.net/u/3127014/blog/2965762