Numpy 多維陣列（上）

載入包:from numpy import *

有多種方式：使用 python 列表或元祖，使用 arange, linspace 等函式，從檔案中讀取資料。

v=array([1,2,3,4])

m=array( [ [1,2],[3,4] ] )

type(v)：型別檢視，結果為numpy 模組提供的 ndarray 型別

v.shape：通過 ndarray.shape 獲得它的維度屬性

v.size：通過ndarray.size獲取陣列的元素數量

shape(m),size(m)：使用 numpy.shape 與 numpy.size 函式獲取對應屬性值

m.dtype：使用 ndarray 的 dtype 屬性獲得陣列元素的型別

numpy.ndarray與list區別：

需要生產大陣列時可以使用函式來生成陣列，最常用的有如下幾個函式：

m

=> array([[ 0.70506801, 0.54618952, 0.31039856],

[ 0.26640475, 0.10358152, 0.73231132],

[ 0.07987128, 0.34462854, 0.91114433]])

m[1]

=> array([ 0.26640475, 0.10358152, 0.73231132])

m[1,:] # row 1

=> array([ 0.26640475, 0.10358152, 0.73231132])

m[:,1] # column 1

=> array([ 0.54618952, 0.10358152, 0.34462854])

a = array([[n+m*10 for n in range(5)] for m in range(5)])

=>array([[ 0, 1, 2, 3, 4],

[10, 11, 12, 13, 14],

[20, 21, 22, 23, 24],

[30, 31, 32, 33, 34],

[40, 41, 42, 43, 44]])

row_indices = [1, 2, 3]

a[row_indices]

=> array([[10, 11, 12,13, 14],

[20, 21, 22, 23, 24],

[30, 31, 32, 33, 34]])

col_indices = [1, 2, -1] # remember, index -1 means the last element

a[row_indices,col_indices]

=> array([11, 22, 34])

可以用索引掩碼：

b = array([n for n in range(5)])

b => array([0, 1, 2, 3, 4])

row_mask = array([true, false, true, false, false])

b[row_mask]

=> array([0, 2])

row_mask = array([1,0,1,0,0], dtype=bool)

b[row_mask]

使用比較操作符生成掩碼:

x = arange(0, 10, 0.5)

x => array([ 0. , 0.5, 1. , 1.5, 2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5, 5. ,

5.5, 6. , 6.5, 7. , 7.5, 8. , 8.5, 9. , 9.5])

mask = (5 < x) * (x < 7.5)

mask

=> array([false, false, false, false, false, false, false, false, false,

false, false, true, true, true, true, false, false, false,

false, false], dtype=bool)

x[mask]

=> array([ 5.5, 6. , 6.5, 7. ])

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