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- ubuntu 18.04 64bit
- numpy 1.19.2
简介
numpy 是 python 中的一个数值计算的开源库，主要用来存储和处理多维数组，核心数据结构是 ndarray。本文分享 ndarray 的基本使用， 首先需要安装 numpy
pip install numpy二维ndarray
要构造二维数组(就是矩阵)，需要知道数组的行数、列数和每个元素的数据类型，在 numpy 中，常见的有 uint8、int32、float32、float64 等等
下面构造一个2行3列全是0的 uint8 类型的二维数组
(base) xugaoxiang@1070Ti:~$ ipython
Python 3.7.6 (default, Jan 8 2020, 19:59:22)
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IPython 7.19.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.
In [1]: import numpy as np
In [2]: np.zeros((2, 3), np.uint8)
Out[2]:
array([[0, 0, 0],
[0, 0, 0]], dtype=uint8)
In [3]:
如果想构造全是1的数组，可以使用 np.ones() 方法
In [5]: np.ones((2, 3), np.uint8)
Out[5]:
array([[1, 1, 1],
[1, 1, 1]], dtype=uint8)使用常量数据进行初始化
In [8]: np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.float64)
Out[8]:
array([[1., 2., 3.],
[4., 5., 6.]])
三维ndarray
三维数组可以理解为每一个元素都是一个二维数组。比如一个2x2x3的 uint8 三维数组，就是2个2×3的二维数组
In [11]: np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[9, 8, 7], [6, 5, 4]]], np.uint8)
Out[11]:
array([[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]],
[[9, 8, 7],
[6, 5, 4]]], dtype=uint8)
In [12]:
了解了这个原理后，以此类推，更高维的数组就很好理解了
ndarray的常用属性及元素值获取
shape 属性可以获取到尺寸，比如
In [12]: t = np.zeros([2, 3], np.uint8)
In [13]: t.shape
Out[13]: (2, 3)
In [14]:
In [14]: t3 = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[9, 8, 7], [6, 5, 4]]],np.uint8
...: )
In [15]: t3.shape
Out[15]: (2, 2, 3)
In [16]:
dtype 属性可以获取到元素的数据类型，如
In [17]: t.dtype
Out[17]: dtype('uint8')
In [18]: t3.dtype
Out[18]: dtype('uint8')
In [19]:
获取数组中某个元素的值，可以通过索引来获取，索引从0开始计算，以二维为例
In [20]: t = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.uint8)
In [21]: t[1, 1]
Out[21]: 5
In [22]: t[0, 2]
Out[22]: 3
In [23]:
获取某行数据，以上面的 t 变量为例，代码如下
In [36]: t[0,:]
Out[36]: array([1, 2, 3], dtype=uint8)
In [37]: t[1,:]
Out[37]: array([4, 5, 6], dtype=uint8)
# 当索引超出后，会报错
In [38]: t[2,:]
---------------------------------------------------------------------------
IndexError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-38-79ac94a5bef6> in <module>
----> 1 t[2,:]
IndexError: index 2 is out of bounds for axis 0 with size 2
In [39]:
获取某列数据，以上面的 t 变量为例，代码如下
In [40]: t[:,0]
Out[40]: array([1, 4], dtype=uint8)
In [41]: t[:,1]
Out[41]: array([2, 5], dtype=uint8)
In [42]: t[:,2]
Out[42]: array([3, 6], dtype=uint8)
In [43]: t[:,3]
---------------------------------------------------------------------------
IndexError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-43-cd95ba35026b> in <module>
----> 1 t[:,3]
IndexError: index 3 is out of bounds for axis 1 with size 3
In [44]:
除此之外，还可以获取到某一区间，代码如下
# 这里的区间操作是左闭右开的，如[0:1]，就是从0行开始，但不包括第1行
In [45]: t[0:1,1:3]
Out[45]: array([[2, 3]], dtype=uint8)
In [46]:
