本篇內(nèi)容主要講解“Numpy 的ndarray對象是什么/怎么用”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Numpy 的ndarray對象是什么/怎么用”吧!
??numpy作為python科學計算的基礎(chǔ)模塊,支撐起了pandas、matplotlib等使用。其中,ndarray作為numpy的重要使用對象不得不研究理解一下。
??ndarray,存儲單一數(shù)據(jù)類型的多維數(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記數(shù)組中的每一個元素。采用預編譯好的C語言代碼,性能上的表現(xiàn)十分不錯。
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,其他過程也可能產(chǎn)生數(shù)組,比如:cv2.imread讀取圖片,返回數(shù)組。
np.array() # 傳入類數(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,指定元素數(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。返回一維數(shù)組 np.ones() # 根據(jù)傳入的shape,返回一個元素全是1的數(shù)組 np.zeros() # 根據(jù)傳入的shape,返回一個元素全是0的數(shù)組 np.full() # 根據(jù)傳入的shape和value,返回一個元素全是value的數(shù)組,比前面兩個靈活 np.empty() # 根據(jù)傳入的shape,返回一個元素全是隨機化而不是空值的數(shù)組 np.genfromtxt() # 從文本文件讀取生成一個數(shù)組
3、ndarray的抽象理解
先創(chuàng)建一個三個數(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,如下圖。
一維數(shù)組只有一個維度,也叫rank,只有一個axis軸,axis=0。
二維數(shù)組有兩個維度,有兩個axis軸,axis=0和1。
三維數(shù)組有三個維度,有三個axis軸,axis=0、1、2。
我們直接在三維上執(zhí)行索引操作,來理解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個元素,即上圖中間的數(shù)組,是一個二維數(shù)組。2指二維上的第3個元素,是一個一維數(shù)組。1值一維上的第2個元素。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。可以通俗的認為是從點帶面,再到塊。
4、ndarray的操作
??主要有索引、切片、過濾等,后續(xù)細談。只要理解了ndarray,操作其實很簡單。
到此,相信大家對“Numpy 的ndarray對象是什么/怎么用”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計公司網(wǎng)站,更多相關(guān)內(nèi)容可以進入相關(guān)頻道進行查詢,關(guān)注我們,繼續(xù)學習!
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