認識ndarray
——ndarray:用于存盤單一資料型別的多維陣列
ndarray基礎屬性的認識
import numpy as np #將numpy簡寫為np方便呼叫
1.通過以下實體來認識array
實體1：認識array的創建與屬性
Array_1=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]],dtype=float)
print('這是陣列Array_1:\n',Array_1)
print('Array_1的維度:',Array_1.ndim,'\nArray_1的形狀:',Array_1.shape)
print('Array_1的數量:',Array_1.size,'\nArray_1的型別:',Array_1.dtype)
print('Array_1的每個元素位元組大小',Array_1.itemsize)
Array_2=np.array([ [1],[2],[3],['b'],[1,2,3,4]])
print('這是陣列Array_2:\n',Array_2)
print('Array_2的維度:',Array_2.ndim,'\nArray_2的形狀:',Array_2.shape)
print('Array_2的數量:',Array_2.size,'\nArray_2的型別:',Array_2.dtype)
print('Array_2的每個元素位元組大小',Array_2.itemsize)
實體2:認識陣列的創建函式
arange(起始值,終值,步長) ——等步長生成陣列
np.arange(0,10,1)
linspace(起始值,終值,元素個數)——等引數列陣列
np.linspace(0,10,11)
logspace（起始值,終值,元素個數)——等比數列陣列
base=底數設定
np.logspace(0,9,10,base=2)
2.陣列的索引（在python切片的基礎上了解學習）
一維陣列索引
陣列[起始站:終值:步長]
Array_3=np.arange(0,12,1)
Array_3
Array_3[0:9:2] #從0-8以2為步長
Array_3[-7::-1] #5-0步長為-1
二維陣列索引
陣列[行索引,列索引:步長]
Array_4=Array_3.reshape(3,4)#改變陣列的形狀
Array_4
Array_4[0:2,0:3 :2]
陣列軸的認識
以二維陣列為例子
np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
多維陣列軸的表示
(軸0，軸1，軸2，....軸n)
筆者認為陣列軸就是維度的表示，以x，y，z為例子x=軸0 ，y=軸1 ，z=軸2.
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標籤：Python
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