Numpy 修炼之道 (2)—— N维数组 ndarray
时间:2022-05-08
本文章向大家介绍Numpy 修炼之道 (2)—— N维数组 ndarray,主要内容包括ndarray 结构图、构建ndarray、nddaray常用属性、基本概念、基础应用、原理机制和需要注意的事项等,并结合实例形式分析了其使用技巧,希望通过本文能帮助到大家理解应用这部分内容。
上一篇:Numpy 修炼之道(1) —— 什么是 Numpy
推荐阅读时间:5min~6min 文章内容:Numpy中的N维数组 ndarray
Numpy 中最重要的一个对象就是 ndarray。
ndarray 结构图
ndarray
中的每个元素在内存中使用相同大小的块。 ndarray
中的每个元素是数据类型对象的对象(称为 dtype
)。
从ndarray
对象提取的任何元素(通过切片)由一个数组标量类型的 Python 对象表示。 下图显示了ndarray
,数据类型对象(dtype
)和数组标量类型之间的关系。
构建ndarray
打开 Python 终端
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([0, 1, 2, 3]) # 1-D
>>> a
array([0, 1, 2, 3])
>>> b = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) # 2-D, 2 row x 3 col
>>> b
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
上面的方式是最基本的方法,也是最笨的方法,下面看一些非常“鸡贼”的方法。
使用一些跟数值范围相关的函数来创建。
>>> a = np.arange(10) # 生成 0-5 数组
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> b = np.arange(1, 6, 2) # 生成开始为 1,结束为 5(6-1),步长为 2 数组
>>> b
array([1, 3, 5])
常用的数组
>>> a = np.ones((3, 3)) # reminder: (3, 3) is a tuple
>>> a
array([[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.]])
>>> b = np.zeros((2, 2))
>>> b
array([[ 0., 0.],
[ 0., 0.]])
>>> c = np.eye(3) # 单位矩阵
>>> c
array([[ 1., 0., 0.],
[ 0., 1., 0.],
[ 0., 0., 1.]])
>>> d = np.diag(np.array([1, 2, 3, 4])) # 对角矩阵
>>> d
array([[1, 0, 0, 0],
[0, 2, 0, 0],
[0, 0, 3, 0],
[0, 0, 0, 4]])
随机数组
>>> a = np.random.rand(2, 3) # uniform in [0, 1]
>>> a
array([[ 0.6713131 , 0.36077404, 0.13295515],
[ 0.21052194, 0.39054944, 0.24861006]])
>>> b = np.random.randn(2, 3) # Gaussian
>>> b
array([[-1.25166408, -0.61573192, -0.41214682],
[-0.25353635, 1.04938271, 0.02308834]])
nddaray常用属性
ndarray.flags |
有关数组的内存布局的信息。 |
---|---|
ndarray.shape |
数组维数组。 |
ndarray.strides |
遍历数组时,在每个维度中步进的字节数组。 |
ndarray.ndim |
数组维数,在Python世界中,维度的数量被称为rank。 |
ndarray.data |
Python缓冲区对象指向数组的数据的开始。 |
ndarray.size |
数组中的元素总个数。 |
ndarray.itemsize |
一个数组元素的长度(以字节为单位)。 |
ndarray.nbytes |
数组的元素消耗的总字节数。 |
ndarray.base |
如果内存是来自某个其他对象的基本对象。 |
ndarray.dtype |
数组元素的数据类型。 |
ndarray.T |
数组的转置。 |
>>> a = np.array([(2,3,4), (5,6,7)])
>>> a.flags
C_CONTIGUOUS : True
F_CONTIGUOUS : False
OWNDATA : True
WRITEABLE : True
ALIGNED : True
UPDATEIFCOPY : False
>>> a.shape(2L, 3L)
>>> a.ndim
2
>>> a.strides(12L, 4L)
>>> a.data
<read-write buffer for 0x00000000099EA2B0, size 24, offset 0 at 0x0000000009953B20
>>>> a.size
6
>>> a.itemsize
4
>>> a.nbytes
24
>>> a.dtype
dtype('int32')
>>> a.T
array([[2, 5],
[3, 6],
[4, 7]])
作者:无邪,个人博客:脑洞大开,专注于机器学习研究。
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