Numpy库入门：数组

ndarray数组对象

嵩天老师mooc文档链接: 链接
提取码：zykn

ndarray为Numpy中的数组对象，在程序中的别名为array.

1. ndarray数组创建
   (1) 从Python中的列表，元组等类型创建ndarray数组,用dtype指定数据类型

   	import numpy as np
   	x=np.array(list/tuple)
   	x=np.array(list,dtype=np.float32)
   

   （2）利用Numpy中函数创建ndarray数组
   注意，以下函数还可以有更多参数如开始，结束，步长等，用到时可查阅相关资料（IDE也会有提示）
   
   zeros,ones等函数创建的数据为浮点型，而arrange函数创建的为整型。

（3）其他方法

np.linspace(起始值，终止值，元素个数)
#根据起止数据及数据个数等间距填充数组
print(np.linspace(1,10,5))
[ 1.    3.25  5.5   7.75 10.  ]
#通过endpoint参数指定终止值是否在生成的数组中
print(np.linspace(1,10,5,endpoint=False))
[1.  2.8 4.6 6.4 8.2]
np.concatenate((a数组,b数组，...))
#合并元组中包含的数组
a=np.array([3,4,5])
b=np.array([5,7,8])
print(np.concatenate((a,b)))
[3 4 5 5 7 8]

2. ndarray数组的维度变换

   

 a=np.ones((2,3,4))
 a.reshape((2,2,6))
 array([[[1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1.]],

       [[1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1.]]])
 #注意元素数量不会变2*3*4=2*2*6

3. 类型转换

new_a=a.astype(new_type(如float))
#拷贝原数组，并实现数据类型转换
#array转list
ls=a.tolist()