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Numpy 理解ndarray對(duì)象的示例代碼

 更新時(shí)間:2020年04月03日 14:15:22   作者:大Py  
這篇文章主要介紹了Numpy 理解ndarray對(duì)象的示例代碼,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

  numpy作為python科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)模塊,支撐起了pandas、matplotlib等使用。其中,ndarray作為numpy的重要使用對(duì)象不得不研究理解一下。

  ndarray,存儲(chǔ)單一數(shù)據(jù)類(lèi)型的多維數(shù)組結(jié)構(gòu),在內(nèi)存中連續(xù)存在,以行索引和列索引的方式標(biāo)記數(shù)組中的每一個(gè)元素。采用預(yù)編譯好的C語(yǔ)言代碼,性能上的表現(xiàn)十分不錯(cuò)。

1、ndarray的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

2、ndarray的創(chuàng)建

numpy主要有以下幾種方式創(chuàng)建數(shù)組。除此之外,其他過(guò)程也可能產(chǎn)生數(shù)組,比如:cv2.imread讀取圖片,返回?cái)?shù)組。

np.array() # 傳入類(lèi)數(shù)組數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),list,tuple等,或者其他嵌套序列。返回的維度依據(jù)傳入的數(shù)據(jù)而定
np.linspace() # 根據(jù)給定的間距生成等差序列,指定元素?cái)?shù)量,返回一維數(shù)組
np.arange()# 根據(jù)給定的間距生成等差序列,指定步長(zhǎng)。返回一維數(shù)組
np.ones() # 根據(jù)傳入的shape,返回一個(gè)元素全是1的數(shù)組
np.zeros() # 根據(jù)傳入的shape,返回一個(gè)元素全是0的數(shù)組
np.full() # 根據(jù)傳入的shape和value,返回一個(gè)元素全是value的數(shù)組,比前面兩個(gè)靈活
np.empty() # 根據(jù)傳入的shape,返回一個(gè)元素全是隨機(jī)化而不是空值的數(shù)組
np.genfromtxt() # 從文本文件讀取生成一個(gè)數(shù)組

3、ndarray的抽象理解

先創(chuàng)建一個(gè)三個(gè)數(shù)組,一維、二維、三維。

arr1 = np.arange(3)
arr1
array([0, 1, 2])
---------------------------------------------------------
arr2 = np.arange(9).reshape(3,3)
arr2
array([[0, 1, 2],
    [3, 4, 5],
    [6, 7, 8]])
----------------------------------------------------------
arr3 = np.arange(27).reshape(3,3,3)
arr3
array([[[ 0, 1, 2],
    [ 3, 4, 5],
    [ 6, 7, 8]],

    [[ 9, 10, 11],
    [12, 13, 14],
    [15, 16, 17]],

    [[18, 19, 20],
    [21, 22, 23],
    [24, 25, 26]]])

在python中的arr結(jié)構(gòu)如上所示。我們將其形象化表示出來(lái),如下圖。

一維數(shù)組只有一個(gè)維度,也叫rank,只有一個(gè)axis軸,axis=0。
二維數(shù)組有兩個(gè)維度,有兩個(gè)axis軸,axis=0和1。
三維數(shù)組有三個(gè)維度,有三個(gè)axis軸,axis=0、1、2。

我們直接在三維上執(zhí)行索引操作,來(lái)理解ndarray的排布。

arr3[1,2,1]
輸出16

  索引[1,2,1]依次從高維到低維,從axis軸2到1到0,1指三維上的第2個(gè)元素,即上圖中間的數(shù)組,是一個(gè)二維數(shù)組。2指二維上的第3個(gè)元素,是一個(gè)一維數(shù)組。1值一維上的第2個(gè)元素。也可以試著從軸方向去理解索引的原理。
可以自己操作一下下面索引代碼,看看出結(jié)果。

arr3[3,3,2]

  不同維度的ndarray shape理解如下??梢酝ㄋ椎恼J(rèn)為是從點(diǎn)帶面,再到塊。

4、ndarray的操作

  主要有索引、切片、過(guò)濾等,后續(xù)細(xì)談。只要理解了ndarray,操作其實(shí)很簡(jiǎn)單。

Refer:
[1] https://danzhuibing.github.io/py_numpy_ndarray.html
[2] https://www.geeksforgeeks.org/numpy-ndarray/

到此這篇關(guān)于Numpy 理解ndarray對(duì)象的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Numpy ndarray對(duì)象內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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