Python numpy - 数组的创建与访问

目录

一 数组array的创建途径

1  列表list 

2 函数array 

3 函数arange

4 函数zeros

5 函数eyes

6 随机函数randn/ randint

二 数组array的访问 

1 访问形状/元素个数/数据类型

 2 访问一维数组的位置/范围

3 访问二维数组的位置/范围

4 用：访问二维数组的切片

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一 数组array的创建途径

生成数组的常用途径

list列表	用 [ ] 框住，一种数据类型 列表，包含多种类型的、可改变的有序串行
array函数	将输入数据转换为ndarray，如不显式指明数据类型，将自动推断;默认复制所有的输入数据
arange函数	Python内建函数range的数组版，返回一个数组
zeros函数	创建 零矩阵
eyes函数	创建单位矩阵
randn/randint函数	创建随机数组，遵循标准正态分布；创建元素为正数的数组
reshape函数	重新排列数组的形状
asarray函数	将输入转换为ndarray，但如果输入已经是ndarray 则不再复制

1  列表list 

① list 创建一维数组

如 [1,2,3,4]

import numpy as np
#create from python list
list_1=[1，2，3，4]
array_l =np.array(list_1)

运算如下

② list创建 二维数组

用 [ ] 框住list，“把list再作为list”

import numpy as np
#create from python list
list_1=[1，2，3，4]
list_2=[5，6，7，8]
array_2=np.array([list_1,list_2])

2 函数array 

用array函数将任意的序列型对象（包括其他数组），生成新数组

import numpy as np
data1 = [6, 7.5, 8, 0, 1]
arr1 = np.array(data1)
#输出可得
array([ 6. ,  7.5,  8. ,  0. ,  1. ])

3 函数arange

创建 等差数组，返回结果不包括终值（开始值，终值，间隔值） 

• 一个参数--- 参数值为终点，起点取默认值0，步长取默认值1
• 两个参数---（开始值，终值），步长取默认值1
• 三个参数---（开始值，终值，步长），步长支持小数

eg1 范围0-5，间隔为1

np.arange(5)

eg2 范围为1到10的等差，间隔为2

array_4 = np.arange(1,10,2)

 

4 函数zeros

创建 零矩阵

如 有5个0的一维数组；2行3列的二维数组

np.zeros(5)
np.zeros([2,3])

 

5 函数eyes

创建 单位矩阵

如 5行5列的单位矩阵 

 

6 随机函数randn/ randint

① randn 

• 从标准正态分布返回一个或多个样本值。均值为0，方差为1

创建长度为10的一维数组

import numpy as np
np.random.randn(10)

② randint

1 返回随机整数

返回一个10以内的随机数

np.random.randint(10)

2 返回多维数组，加入参数size 

2*3的

np.random.randint(10,size=(2,3))

 3 返回一维数组，有长度 为20的 整数的

np.random,randint(10,size=20)

4 重新排列randshape  如排列成4*5的二维数组

np.random.randint(10,size=20).randshape(4,5)

二 数组array的访问 

1 访问形状/元素个数/数据类型

• 形状 --（两行四列）  --  array_2.shape
• 元素个数 -- array_2.size
• 数据类型 --（整数型 int64，浮点型 float64）-- array_2.dtype

 2 访问一维数组的位置/范围

• 访问array的第二个位置的元素（第一个元素）  从0开始为第一个位置
• 访问从1到5的范围内

3 访问二维数组的位置/范围

 用 [ ] 创建多位数组后， 一样是从0开始计数

• 数组[行数] [列数]
• 数组[行数,列数]

4 用：访问二维数组的切片

截止第二行，从第一行开始  （同样从0开始计数，不计终值）