Python 科学应用库 numpy(3)

图

通过函数创建 numpy 数组

通常我们不会手动创建一个有规律的数据，而是借助一些函数帮助我们生成数组。
arange 函数就是其中一个可以帮助我们生成 numpy 数据函数

a = np.arange(1,10,1)
print(a)

[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

arange 默认步长就是 1 ，起始值 1 终止值 10 遵循左闭右开的原则。

linspace 函数参数为起始值、终止值和元素个数（与 arange 不同之处）默认这次会包括终止值

b = np.linspace(1,10,10)
print(b)

[ 1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9. 10.]

如果 endpoint 给 False 就不包含终止值

b = np.linspace(1,10,10,endpoint=False)

[1.  1.9 2.8 3.7 4.6 5.5 6.4 7.3 8.2 9.1]

这是一个等差数列
可以用 logspace 来创建一个等比数列

c = np.logspace(1,2,9,endpoint=False)
print(c)

[10.         12.91549665 16.68100537 21.5443469  27.82559402 35.93813664
 46.41588834 59.94842503 77.42636827]

d = np.logspace(0,10,11,endpoint=True,base=2)
print(d)

[1.000e+00 2.000e+00 4.000e+00 8.000e+00 1.600e+01 3.200e+01 6.400e+01
 1.280e+02 2.560e+02 5.120e+02 1.024e+03]

使用 frombuffer ， fromstring, fromfile 等函数可以从字节序列创建数组

s = 'abcd'
g = np.fromstring(s,dtype=np.int8)
print(g)

[ 97  98  99 100]

数组的进行截取

在 numpy 对数组进行切片方式类似之前 go 语言

a = np.arange(10)
b = a[1:3]
print(b)

[1 2]

从 1 到 2 位置且依旧遵循左闭右开原则

a = np.arange(10)
b = a[:3]
print(b)

[0 1 2]

给出步长为 -1 ，不给初始值和终止值所以就是所有元素，也就是对数组进行翻转

a = np.arange(10)
b = a[::-1]
print(b)

[9 8 7 6 5 4 3 2 1 0]

大家需要注意切片数据是数组的一个视图，与原数据共享内容空间，也就是引用关系，所以修改切片就意味着修改原数据

a = np.arange(10)
b = a[1:4]
b[0] = 10
print(a)

[ 0 10  2  3  4  5  6  7  8  9]

如果数组的下标位置获取原数组元素后赋值给新数组后，当更改新数组的某个元素的值，原数组是不会发生变化的。这样从而就是隔离开了原数组和新数组间的关系

a = np.logspace(0,9,10,base=2)
print(a)
i = np.arange(0,10,2)
print(i)
b = a[i]
print(b)

通过这个例子大家可以自己体味一下其中的机制

[  1.   2.   4.   8.  16.  32.  64. 128. 256. 512.]
[0 2 4 6 8]
[  1.   4.  16.  64. 256.]