#coding:utf-8
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
#创建数组
x1 = np.random.randint(10, size=6)
x2 = np.random.randint(10,size=(3,4))
x3 = np.arange(10)
'''
#数组的属性
print x2.ndim #几维
print x2.shape #多少行列
print x2.size #元素个数
print x2.dtype #元素值类型
#元素索引
print x1
print x1[1]
print x1[-1] #最后一个
print x2
print x2[2,-1] #第3行最后一列
print x3[3:-1]
print x3[3:-1:2]
print x3[::-1]
#数组copy
x2_t = x2.copy() #都copy
x2_t = x2[1].copy() #copy一行
print x2_t
#数组重塑 （将一维的变为2维或3维。。。）
print x3.reshape(2,5)
print x3.reshape(len(x3), 1)
print x3.reshape(-1,1) #和上面的效果是一样的,变成1维的
print x3[np.newaxis,3:10] #变成 [[3 4 5 6 7 8 9]]
print x3[8:10,np.newaxis] #变成[[8][9]]
#数组拼接(np.concatenate())
x = np.array([1,2,3])
y = np.array([4,5,6])
print np.concatenate([x,y]) #concatenate 连接起来的意思
x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
y = np.array([[11,12,13],[14,15,16]])
print np.concatenate([x,y]) #二维数组的拼接, 列数必须一样， 接在行后
print np.concatenate([x,y],axis=1) #接在列后
#数组堆砌 stack 横向v 纵向h
x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([[4,5,6],[7,8,9]])
print np.vstack([y, x])
y = np.array([4,5,6])
print np.hstack([x,y])
#数组分割 split 横纵分割 v h
x = [1,2,3,4,5,6] #一维数组的split
a,b,c = np.split(x, [3,5]) #分别在下标3前分割，5分割， 形成3个数组
x = np.arange(16).reshape(4,4)#二维的split
a, b = np.vsplit(x, [2]) #在下标2行前分割成两个二维数组
print x
print a
print b
a, b = np.hsplit(x,[2]) #第2列前分割
print a
print b
'''
numpy数组基础操作
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