安裝numpy
通過python pip安裝numpy
pip install numpy
numpy ndarray物件
創建ndarray物件只需呼叫numpy的array函式即可
numpy.array(object , dtype = None , copy = True , order = None , subok = False , ndmin = 0)
| 引數 | 描述 |
|---|---|
| object | 陣列或嵌套的數列 |
| dtype | 陣列元素的資料型別 |
| copy | 物件是否需要復制 |
| order | 創建陣列的樣式，C為行方向，F為列方向，A為任意方向（默認） |
| subok | 默認回傳一個與基型別別相同的陣列 |
| ndmin | 指定生成陣列的最小維度 |
import numpy as np
array=np.array([1,2,3])
print(array)
[1 2 3]
array=np.array([[1,2],[3,4]])
print(array)
[[1 2]
[3 4]]
#最小維度測驗
array=np.array([1,2,3],ndmin=2)
print(array)
[[1 2 3]]
#dtype引數測驗
array=np.array([1,2,3],dtype=float)
print(array)
[1. 2. 3.]
numpy常用資料型別
| 型別 | 型別代碼 | 描述 |
|---|---|---|
| int8、uint8 | i1、u1 | 有符號和無符號的8位（1個位元組）整型 |
| int16、uint16 | i2、u2 | 有符號和無符號的16位（2個位元組）整型 |
| int32、uint32 | i4、u4 | 有符號和無符號的32位（4個位元組）整型 |
| int64、uint64 | i8、u8 | 有符號和無符號的64位（8個位元組）整型 |
| float16 | f2 | 半精度浮點數，包括：1個符號位，5個指數位，10個尾數位 |
| float32 | f4或f | 標準的單精度浮點數，包括：1個符號位，8個指數位，23個尾數位，與C的float兼容 |
| float64 | f8或d | 標準的單精度浮點數，包括：1個符號位，11個指數位，52個尾數位，與C的double和Python的float物件兼容 |
| complex64、complex128 | c8、c16 | 分別用兩個32位、64位浮點數表示的復數 |
| bool | ? | 布爾資料型別（表示True或False） |
資料型別物件（dtype）
dtype物件使用dtype函式構造
numpy.dtype(object , align , copy)
| 引數 | 描述 |
|---|---|
| object | 要轉化為的資料物件 |
| align | 如果為True，使其形成類似C的結構體 |
| copy | 復制dtype物件，如果為False，則是對內置函式型別物件的參考 |
import numpy as np
#使用標量型別
dt=np.dtype(np.int64)
print(dt)
int64
#使用型別代碼
dt=np.dtype('u8')
print(dt)
uint64
array=np.array([1,2,3],dtype=float)
print(array)
print(array.dtype)
[1. 2. 3.]
float64
ndarray物件屬性
ndarray物件屬性有：
| 屬性 | 描述 |
|---|---|
| ndarray.ndim | 秩，即軸的數量或維度的數量 |
| ndarray.shape | 陣列的維度，對應矩陣，m行n列 |
| ndarray.size | 陣列元素的個數，相當于.shape中的m*n的值 |
| ndarray.dtype | ndarray物件的元素型別 |
| ndarray.itemsize | ndarray物件每個元素的大小，以位元組為單位 |
| ndarray.flags | ndarray物件的記憶體資訊 |
| ndarray.real | ndarray物件的實部 |
| ndarray.imag | ndarray物件的虛部 |
import numpy as np
#ndim屬性
array_a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
print(array_a)
print(array_a.ndim)
#調整大小
array_b=array_a.reshape(2,2,2)
print(array_b)
print(array_b.ndim)
[1 2 3 4 5 6 7 8]
1
[[[1 2]
[3 4]]
[[5 6]
[7 8]]]
3
#shape屬性
array=np.array([[1,2],[3,4]])
print(array)
print(array.shape)
#調整大小
array.shape=(4,1)
print(array)
#通過reshape函式調整大小
array=array.reshape(1,4)
print(array)
[[1 2]
[3 4]]
(2, 2)
[[1]
[2]
[3]
[4]]
[[1 2 3 4]]
#itemsize屬性
array_a=np.array([1,2,3],dtype=np.int64)
print(array_a.itemsize)
array_b=np.array([1,2,3],dtype=np.int8)
print(array_b.itemsize)
8
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標籤：Python
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