Numpy 多维数组ndarray 数据类型dtype

#-*-coding:utf-8-*-
#Numpy(Numerical Python) Learning
#2018/2/2

import numpy as np

#ndarray:N维度数组对象
data1 = [6,32132,9,0,1.1]
arr1 = np.array(data1)
print arr1[:3]

data2 = [[1,2,3,4],[5,6,7,8]]
arr2 = np.array(data2)
data3 = [[[1]]]
arr3 = np.array(data3)
print arr2[1][0]
print arr3[0][0][0]

#维度
print arr3.ndim
#shape？
print arr3.shape
#自动推断数据类型
print arr1.dtype
print arr3.dtype

#初始化全0，全1数组
print np.zeros(5)
print np.zeros((2,10))
print np.ones((5,5))

#单位矩阵(对角线为1）
print np.eye(5,5)

#dtype
print np.array([1,2,3],dtype=np.int32)

#使用ndarray的astype方法显式转换dtype
arr=np.array([1,2,3,4,5])
float_arr = arr.astype(np.float64)
print float_arr.dtype

#字符串转浮点数
numeric_strings = np.array(['12.5','-9.4','10.1'])
numeric_strings.astype(np.float64)
print numeric_strings.dtype

#转换成相对对象的的数据类型
int_array = np.arange(10)
calibers = np.array([.22,.270,.357,.380,.44,.50])
print int_array.astype(calibers.dtype)

#矢量化Vectorization:不编写循环即对数据进行批量运算
arr = np.array([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]])
print arr
print arr*arr
print arr ** 0.5
#不同数组之间的运算叫广播(broadcasting)