NumPy数据类型

import numpy as np  # 导入 NumPy 模块

a = np.array([1.1, 2.2, 3.3], dtype=np.float64)  # 指定 1 维数组的数值类型为 float64
a, a.dtype  # 查看 a 及 dtype 类型

a.astype(int).dtype  # 将 a 的数值类型从 float64 转换为 int，并查看 dtype 类型

NumPy数组生成

在 Python 内建对象中，数组有三种形式：

• 列表：[1, 2, 3]
• 元组：(1, 2, 3, 4, 5)
• 字典：{A:1, B:2}

NumPy 中，ndarray 类具有六个参数，它们分别为：

• shape：数组的形状。
• dtype：数据类型。
• buffer：对象暴露缓冲区接口。
• offset：数组数据的偏移量。
• strides：数据步长。
• order：{'C'，'F'}，以行或列为主排列顺序。

主要通过以下 5 种途径创建数组，它们分别是：

• 从 Python 数组结构列表，元组等转换。
• 使用 np.arange、np.ones、np.zeros 等 NumPy 原生方法。
• 从存储空间读取数组。
• 通过使用字符串或缓冲区从原始字节创建数组。
• 使用特殊函数，如 random。

在 NumPy 中，我们使用 numpy.array 将列表或元组转换为 ndarray 数组。其方法为：

numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0)

其中，参数：

• object：列表、元组等。
• dtype：数据类型。如果未给出，则类型为被保存对象所需的最小类型。
• copy：布尔类型，默认 True，表示复制对象。
• order：顺序。
• subok：布尔类型，表示子类是否被传递。
• ndmin：生成的数组应具有的最小维数。

下面，通过列表创建一个 ndarray 数组。

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

或者是列表和元组。

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

arange 方法创建

除了直接使用 array 方法创建 ndarray，在 NumPy 中还有一些方法可以创建一些有规律性的多维数。首先，我们来看一看 arange()。arange() 的功能是在给定区间内创建一系列均匀间隔的值。方法如下：

numpy.arange(start, stop, step, dtype=None)

你需要先设置值所在的区间 [开始， 停止)，这是一个半开半闭区间。然后，在设置 step 步长用于设置值之间的间隔。最后的可选参数 dtype 可以设置返回ndarray 的值类型。

# 在区间 [3, 7) 中以 0.5 为步长新建数组
np.arange(3, 7, 0.5, dtype='float32')

linspace 方法创建

linspace 方法也可以像arange方法一样，创建数值有规律的数组。linspace 用于在指定的区间内返回间隔均匀的值。其方法如下：

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

• start：序列的起始值。
• stop：序列的结束值。
• num：生成的样本数。默认值为50。
• endpoint：布尔值，如果为真，则最后一个样本包含在序列内。
• retstep：布尔值，如果为真，返回间距。
• dtype：数组的类型。

np.linspace(0, 10, 10, endpoint=True)

将 endpoint 参数改成 False 看看区别：

np.linspace(0, 10, 10, endpoint=False)

ones 方法创建

numpy.ones 用于快速创建数值全部为 1 的多维数组。其方法如下：

numpy.ones(shape, dtype=None, order='C')

其中：

• shape：用于指定数组形状，例如（1， 2）或 3。
• dtype：数据类型。
• order：{'C'，'F'}，按行或列方式储存数组。

np.ones((2, 3))

zeros 方法创建

zeros 方法和上面的 ones 方法非常相似，不同的地方在于，这里全部填充为 0。zeros 方法和 ones 是一致的。

numpy.zeros(shape, dtype=None, order='C')

其中：

• shape：用于指定数组形状，例如（1， 2）或 3。
• dtype：数据类型。
• order：{'C'，'F'}，按行或列方式储存数组。

np.zeros((3, 2))

eye 方法创建

numpy.eye 用于创建一个二维数组，其特点是 k 对角线上的值为 1，其余值全部为 0。方法如下：

numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype=<type 'float'>)

其中：

• N：输出数组的行数。
• M：输出数组的列数。
• k：对角线索引：0（默认）是指主对角线，正值是指上对角线，负值是指下对角线。

np.eye(5, 4, 3)

从已知数据创建

我们还可以从已知数据文件、函数中创建 ndarray。NumPy 提供了下面 5 个方法：

• frombuffer（buffer）：将缓冲区转换为 1 维数组。
• fromfile（file，dtype，count，sep）：从文本或二进制文件中构建多维数组。
• fromfunction（function，shape）：通过函数返回值来创建多维数组。
• fromiter（iterable，dtype，count）：从可迭代对象创建 1 维数组。
• fromstring（string，dtype，count，sep）：从字符串中创建 1 维数组。

np.fromfunction(lambda a, b: a + b, (5, 4))

ndarray 数组属性

首先，我们创建一个 ndarray 数组，首先，新建 a 并随意设定为一个 2 维数组。

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

• ndarray.T 用于数组的转置，与 .transpose() 相同。
• ndarray.dtype 用来输出数组包含元素的数据类型。
• ndarray.imag 用来输出数组包含元素的虚部。
• ndarray.real用来输出数组包含元素的实部。
• ndarray.size用来输出数组中的总包含元素数。
• ndarray.itemsize输出一个数组元素的字节数。
• ndarray.nbytes用来输出数组的元素总字节数。
• ndarray.ndim用来输出数组维度。
• ndarray.shape用来输出数组形状。
• ndarray.strides用来遍历数组时，输出每个维度中步进的字节数组。

数组维度和形状

前面，我们已经对 NumPy 数组的类型和常用的生成方法进行了介绍。再继续了解更多内容前，必须先搞清楚一个重要的问题，那就是 NumPy 数组的维度和形状。

NumPy 数组又被称之为 ndarray 多维数组，那么 n 就可以从 1 维依次递增。下图，我们展示了 1 至 3 维的 NumPy 数组示例。

1 维数组可以被看作数学中的向量，2 维数组可以看作是矩阵，而 3 维数组则是一个数据立方。

接下来，我们尝试生成如图所示的示例数组。三维数组中部分数值无法从图示中获得，我们全部用 1 替代。

one = np.array([7, 2, 9, 10])
two = np.array([[5.2, 3.0, 4.5],
                [9.1, 0.1, 0.3]])
three = np.array([[[1, 1], [1, 1], [1, 1]],
                  [[1, 1], [1, 1], [1, 1]],
                  [[1, 1], [1, 1], [1, 1]],
                  [[1, 1], [1, 1], [1, 1]]])

one.shape, two.shape, three.shape

可以发现规律，.shape 得到的形状实际上是数组在每个轴 Axis 上面的元素数量，而 .shape 的长度的表明了数组的维度。

数组基本操作

重设形状

reshape 可以在不改变数组数据的同时，改变数组的形状。其中，numpy.reshape() 等效于 ndarray.reshape()。reshape 方法非常简单：

numpy.reshape(a, newshape)

其中，a 表示原数组，newshape 用于指定新的形状(整数或者元组)。

数组展开

ravel 的目的是将任意形状的数组扁平化，变为 1 维数组。ravel 方法如下：

numpy.ravel(a, order='C')

其中，a 表示需要处理的数组。order 表示变换时的读取顺序，默认是按照行依次读取，当 order='F' 时，可以按列依次读取排序。

轴移动

moveaxis 可以将数组的轴移动到新的位置。其方法如下：

numpy.moveaxis(a, source, destination)

其中：

• a：数组。
• source：要移动的轴的原始位置。
• destination：要移动的轴的目标位置。

轴交换

和 moveaxis 不同的是，swapaxes 可以用来交换数组的轴。其方法如下：

numpy.swapaxes(a, axis1, axis2)

其中：

• a：数组。
• axis1：需要交换的轴 1 位置。
• axis2：需要与轴 1 交换位置的轴 1 位置。