NumPy快速入门(一)

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

NumPy作为高性能科学计算和数据分析的基础包,是其他重要数据分析工具的基础。

一、认识NumPy数组对象

import numpy as np #导入numpy数据包
data=np.arange(12).reshape(3,4) #创建一个3行4列的数组
print(data)
print(type(data))
print(data.ndim) #数组维度 输出2,表示二维数组
print(data.shape)#数组的维度,输出(3,4),表示3行4列
print(data.size,data.dtype)  #数组元素的个数和元素类型

输出:

[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
<class ‘numpy.ndarray’>
2
(3, 4)
12 int32

二、创建NumPy数组

import numpy as np
data1=np.array([1,2,3])#创建一维数组
print(data1)
data2=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#创建二维数组
print(data2)
data3=np.zeros((3,4))#创建元素都是0的二维数组
print(data3)
data4=np.ones((2,3))#创建元素都是1的二维数组
print(data4)
d5=np.empty((5,2))#创建数组,元素随机,数据类型默认为float64
print(d5)
d6=np.arange(1,20,5)#创建等差数组
print(d6,d6.dtype)

输出:

[1 2 3]
[[1 2 3]
[4 5 6]]
[[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]]
[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]
[[ nan 0.000000e+000]
[1.118637e-311 2.023693e-320]
[0.000000e+000 0.000000e+000]
[0.000000e+000 0.000000e+000]
[0.000000e+000 0.000000e+000]]
[ 1 6 11 16] int32

三、ndarray对象的数据类型

d7=np.array([1,2,3],float)#显式声明数组元素的类型 
print(d7) 
d8=np.ones((2,3),dtype='float64')#创建元素都是0的二维数组 
print(d8)

输出:

[1. 2. 3.]
[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]

转换数据类型

import numpy as np
d1=np.array([1,2,3])
print(d1.dtype,d1.dtype.name)
float_d1=d1.astype(np.float32)#数据类型转换为float32
print(float_d1,float_d1.dtype)

float_d2=np.array([1.2,3.8,4.5])
int_d2=float_d2.astype(np.int32)#数据类型转换为int32,小数点后的部分截掉
print(int_d2,int_d2.dtype)

输出:

int32 int32
[1. 2. 3.] float32
[1 3 4] int32

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