#Numpy基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

#Numpy數(shù)組是一個多維數(shù)組對象，稱為ndarray。由兩部分組成：
#1.實際的數(shù)據(jù)
#2.描述這些數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)

import numpy as np

ar = np.array([1,2,3,4,5,6])
ar1 = np.array([[1,2,3,4],[3,4,5,3],[5,4,1,1]])  #二維數(shù)組
print([1,2,3,4,5,6])
print(ar,type(ar))
print(ar.ndim) #輸出數(shù)組維度的個數(shù)，rank

print(ar1)
print(ar1.ndim)
print(ar1.shape) #數(shù)組的維度，n行m列(n,m)
print(ar1.size) #總共元素的個數(shù)
print(ar.dtype) #數(shù)值數(shù)據(jù)類型
print(ar.itemsize)
print(ar.data)
ar1

輸出：
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
[1 2 3 4 5 6] <class 'numpy.ndarray'>
1
[[1 2 3 4]
 [3 4 5 3]
 [5 4 1 1]]
2
(3, 4)
12
int32
4
<memory at 0x0000014A4B0264C8>
Out[16]:
array([[1, 2, 3, 4],
       [3, 4, 5, 3],
       [5, 4, 1, 1]])

#創(chuàng)建數(shù)組：array（）函數(shù)

ar2 = np.array(range(10))
ar3 = np.arange(10)
ar4 = np.array([0,1,2,3,4,5,6])
ar5 = np.array([[0,1,2,3,4,5,6],[0,1,2,3,4,5,6]])
ar6 = np.array([[0,1,2,3,4,5,6],['a','b','c','d','e','f','g']])
ar7 = np.array([[0,1,2,3,4,5,6],['a','b','c','d','e','f','g','h']])
ar8 = np.array(np.random.rand(10).reshape(2,5))

print(ar2)
print(ar3)
print(ar4)
print(ar5)
print(ar6,ar6.ndim)
print(ar7,ar7.ndim)
print(ar8)

輸出：
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[0 1 2 3 4 5 6]
[[0 1 2 3 4 5 6]
 [0 1 2 3 4 5 6]]
[['0' '1' '2' '3' '4' '5' '6']
 ['a' 'b' 'c' 'd' 'e' 'f' 'g']] 2
[list([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]) list(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])] 1
[[ 0.32319683  0.17803918  0.36251316  0.0944563   0.98634951]
 [ 0.34702789  0.36164464  0.70085575  0.30127829  0.97613475]]

#使用arrange()創(chuàng)建數(shù)組

print(np.arange(10))
print(np.arange(10.0))
print(np.arange(3,13))
print(np.arange(3.0,19.0,3))
print(np.arange(10000))

輸出：
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[ 0.  1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9.]
[ 3  4  5  6  7  8  9 10 11 12]
[  3.   6.   9.  12.  15.  18.]
[   0    1    2 ..., 9997 9998 9999]

# 創(chuàng)建數(shù)組：linspace():返回在間隔[開始，停止]上計算的num個均勻間隔的樣本。

ar1 = np.linspace(2.0, 3.0, num=5)
ar2 = np.linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=False)
ar3 = np.linspace(2.0, 3.0, num=5, retstep=True)
print(ar1,type(ar1))
print(ar2)
print(ar3,type(ar3))
# numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
# start：起始值，stop：結(jié)束值
# num：生成樣本數(shù)，默認為50
# endpoint：如果為真，則停止是最后一個樣本。否則，不包括在內(nèi)。默認值為True。
# retstep：如果為真，返回（樣本，步驟），其中步長是樣本之間的間距 → 輸出為一個包含2個元素的元祖，第一個元素為array，第二個為步長實際值

輸出：
[ 2.    2.25  2.5   2.75  3.  ] <class 'numpy.ndarray'>
[ 2.   2.2  2.4  2.6  2.8]
(array([ 2.  ,  2.25,  2.5 ,  2.75,  3.  ]), 0.25) <class 'tuple'>

# 創(chuàng)建數(shù)組：zeros()/zeros_like()/ones()/ones_like()

ar1 = np.zeros(5)  
ar2 = np.zeros((2,2), dtype = np.int)
print(ar1,ar1.dtype)
print(ar2,ar2.dtype)
print('------')
# numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C'):返回給定形狀和類型的新數(shù)組，用零填充。
# shape：數(shù)組緯度，二維以上需要用()，且輸入?yún)?shù)為整數(shù)
# dtype：數(shù)據(jù)類型，默認numpy.float64
# order：是否在存儲器中以C或Fortran連續(xù)（按行或列方式）存儲多維數(shù)據(jù)。

ar3 = np.array([list(range(5)),list(range(5,10))])
ar4 = np.zeros_like(ar3)
print(ar3)
print(ar4)
print('------')
# 返回具有與給定數(shù)組相同的形狀和類型的零數(shù)組，這里ar4根據(jù)ar3的形狀和dtype創(chuàng)建一個全0的數(shù)組

ar5 = np.ones(9)
ar6 = np.ones((2,3,4))
ar7 = np.ones_like(ar3)
print(ar5)
print(ar6)
print(ar7)
# ones()/ones_like()和zeros()/zeros_like()一樣，只是填充為1

輸出：
[ 0.  0.  0.  0.  0.] float64
[[0 0]
 [0 0]] int32
------
[[0 1 2 3 4]
 [5 6 7 8 9]]
[[0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0]]
------
[ 1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.]
[[[ 1.  1.  1.  1.]
  [ 1.  1.  1.  1.]
  [ 1.  1.  1.  1.]]

 [[ 1.  1.  1.  1.]
  [ 1.  1.  1.  1.]
  [ 1.  1.  1.  1.]]]
[[1 1 1 1 1]
 [1 1 1 1 1]]

# 創(chuàng)建數(shù)組：eye()

print(np.eye(5))
# 創(chuàng)建一個正方的N*N的單位矩陣，對角線值為1，其余為0

輸出：
[[ 1.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  1.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  1.]]