1. 索引
可以通过arr[0][0]的方式取多维数组,也可以用arr[0, 0]取出对应位置的值
arr = np.arange(20).reshape(4, 5)#将一维数组数组张成4*5的二维数组
print(arr[0][0])
print(arr[0, 0])
更高维的数组都可以通过这2种方式取出对应位置的值
2. 切片
切片的使用方式和Python的集合类型list很类似,arr[:]是取出arr中的所有值
语法形式:arr[begin:end:step],所取出的值为[begin, end),其中step为步长,默认为1,即从begin开始每次+step直到end为止。同list一样,step可以为负。
多维数组用法和一维数组是一样的,只是每个维度各自有一个begin:end:step参数,下面以代码演示
d = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)#创建三维数组
print(d)
print(d[1, 1, 1])#
print(d[:, 1, 1])#取出所有行的第一列第一个元素
print(d[:, :, ::2])#取出所有行所有列的0,2...元素
输出结果:
[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]]
17
[ 5 17]
[[[ 0 2]
[ 4 6]
[ 8 10]]
[[12 14]
[16 18]
[20 22]]]
3. 改变数组的维度
- reshape()
reshape()在前面已经使用过了,其作用就是改变传入数组的维度,并返回一个新的数组 - resize()
resize()也是改变数组维度,不过是在原数组上直接做改动, 直接给.shape赋值有同样的功能 - ravel()
展平数组,返回一个新的数组 - flatten()
同ravel(),区别在于flatten()与原数组公用一个内存空间,原数组和新数组其中一个改变任意一个元素值,另一个数组对应位置的元素也会改变
4. 数组的组合
- 水平组合hstack((arr1, arr2)),即将arr2拼接在arr1之后
这里需要注意arr1和arr2的维度及高度必须一样 - 垂直组合vstack((arr1, arr2)),将arr2拼接在arr1下面
- 深度组合dstack((arr1, arr2)),就是将一系列数组沿着纵轴（深度）方向进行层叠组合
- concatenate((arr1, arr2), axis),通过axis来决定是hstack还是vstack
- column_stack,和hstack类似
- row_stack, 和vstack类似
5. 数组的分割
- hsplit(arr, n),将数组拆分为n列
- vsplit(arr, n),将数组拆分为n行
- dsplit(arr, n),按照深度方向分割数组
- split(arr, n, axis), 包含上面几种分割方式
5.数组的属性
- ndim,数组的维度
- size,数组元素的总个数
- itemsize,每个元素的字节数
- nbytes, 数组所占字节数
- T,转置矩阵
- real,取出复数数组的实部
- imag,取出虚部
- flat,返回一个迭代器,可以遍历数组的所有元素
总结
ndarray用法比较多,建议边运行出结果加强理解和记忆
