多維陣列ndarray

# 多維陣列ndarray import numpy as np ar = np.array([1,2,3,4,5,6,7]) print(ar) # 輸出陣列，注意陣列的格式：中括號，元素之間沒有逗號（和列表區分） print(ar.ndim) # 輸出陣列維度的個數（軸數），或者說「秩」，維度的數量也稱rank print(ar.shape) # 陣列的維度，對於n行m列的陣列，shape為（n，m） print(ar.size) # 陣列的元素總數，對於n行m列的陣列，元素總數為n*m print(ar.dtype) # 陣列中元素的型別，類似type()（注意了，type()是函式，.dtype是方法） print(ar.itemsize) # 陣列中每個元素的位元組大小，int32l型別位元組為4，float64的位元組為8 print(ar.data) # 包含實際陣列元素的緩衝區，由於一般通過陣列的索引獲取元素，所以通常不需要使用這個屬性。 ar # 互動方式下輸出，會有array(陣列) # 陣列的基本屬性 # ① 陣列的維數稱為秩（rank），一維陣列的秩為1，二維陣列的秩為2，以此類推 # ② 在numpy中，每乙個線性的陣列稱為是乙個軸（axes），秩其實是描述軸的數量： # 比如說，二維陣列相當於是兩個一維陣列，其中第乙個一維陣列中每個元素又是乙個一維陣列 # 所以一維陣列就是numpy中的軸（axes），第乙個軸相當於是底層陣列，第二個軸是底層陣列裡的陣列。

# 而軸的數量——秩，就是陣列的維數。

[1 2 3 4 5 6 7]

1(7,)

7int32

4out[1]:

array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

# 建立陣列：array()函式，括號內可以是列表、元祖、陣列、生成器等
ar1 = np.array(range(10)) # 整型
ar2 = np.array([1,2,3.14,4,5]) # 浮點型
ar3 = np.array([[1,2,3],('a','b','c')]) # 二維陣列：巢狀序列（列表，元祖均可）
ar4 = np.array([[1,2,3],('a','b','c','d')]) # 注意巢狀序列數量不一會怎麼樣
print(ar1,type(ar1),ar1.dtype)
print(ar2,type(ar2),ar2.dtype)
print(ar3,ar3.shape,ar3.ndim,ar3.size) # 二維陣列，共6個元素
print(ar4,ar4.shape,ar4.ndim,ar4.size) # 一維陣列，共2個元素

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] int32

[ 1. 2. 3.14 4. 5. ] float64

[[『1』『2』『3』]

[『a』『b』『c』]] (2, 3) 2 6

[[1, 2, 3] (『a』, 『b』, 『c』, 『d』)] (2,) 1 2

# 建立陣列：arange()，類似range()，在給定間隔內返回均勻間隔的值。
print(np.arange(10)) # 返回0-9，整型
print(np.arange(10.0)) # 返回0.0-9.0，浮點型
print(np.arange(5,12)) # 返回5-11
print(np.arange(5.0,12,2)) # 返回5.0-12.0，步長為2
print(np.arange(10000)) # 如果陣列太大而無法列印，numpy會自動跳過陣列的中心部分，並只列印邊角：

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

[ 0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]

[ 5 6 7 8 9 10 11]

[ 5. 7. 9. 11.]

[ 0 1 2 …, 9997 9998 9999]

# 建立陣列：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：結束值
# num：生成樣本數，預設為50
# endpoint：如果為真，則停止是最後乙個樣本。否則，不包括在內。預設值為true。
# retstep：如果為真，返回（樣本，步驟），其中步長是樣本之間的間距 → 輸出為乙個包含2個元素的元祖，第乙個元素為array，第二個為步長實際值

[ 2. 2.25 2.5 2.75 3. ]

[ 2. 2.2 2.4 2.6 2.8]

(array([ 2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ]), 0.25)

# 建立陣列：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'):返回給定形狀和型別的新陣列，用零填充。
# shape：陣列緯度，二維以上需要用()，且輸入引數為整數
# dtype：資料型別，預設numpy.float64
# order：是否在儲存器中以c或fortran連續（按行或列方式）儲存多維資料。
ar3 = np.array([list(range(5)),list(range(5,10))])
ar4 = np.zeros_like(ar3)
print(ar3)
print(ar4)
print('------')
# 返回具有與給定陣列相同的形狀和型別的零陣列，這裡ar4根據ar3的形狀和dtype建立乙個全0的陣列
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

[ 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]]

# 建立陣列：eye()
print(np.eye(5))
# 建立乙個正方的n*n的單位矩陣，對角線值為1，其餘為0

[[ 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.]]

ndarray的資料型別

bool 用乙個位元組儲存的布林型別（true或false）

inti 由所在平台決定其大小的整數（一般為int32或int64）

int8 乙個位元組大小，-128 至 127

int16 整數，-32768 至 32767

int32 整數，-2 31 至 2 32 -1

int64 整數，-2 63 至 2 63 - 1

uint8 無符號整數，0 至 255

uint16 無符號整數，0 至 65535

uint32 無符號整數，0 至 2 ** 32 - 1

uint64 無符號整數，0 至 2 ** 64 - 1

float16 半精度浮點數：16位，正負號1位，指數5位，精度10位

float32 單精度浮點數：32位，正負號1位，指數8位，精度23位

float64或float 雙精度浮點數：64位，正負號1位，指數11位，精度52位

complex64 複數，分別用兩個32位浮點數表示實部和虛部

complex128或complex 複數，分別用兩個64位浮點數表示實部和虛部

多維陣列ndarray

ndarray陣列屬性

ndarray陣列變換

多維陣列和多維指標

多維陣列ndarray

ndarray陣列屬性

ndarray陣列變換

多維陣列和多維指標

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