numpy基础操作

发布网友发布时间：2024-10-01 22:18

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热心网友时间：2024-10-17 20:50

本文将详细介绍numpy中的基本操作，包括ndarray对象的元数据管理、创建方法以及常用属性和功能。

1. ndarray对象元数据

ndarray类中的元数据包含了关于数组的重要信息，如维度(dim)、维度大小(dimensions)、数据类型(dtype)和实际数据(data)等，这些信息有助于理解数组的结构和内容。

2. 创建ndarray数组

通过np.array()函数，可以将任何可解释为数组的逻辑结构转换为ndarray对象。
np.arange()函数用于生成等差数列。
np.zeros()和np.ones()用于创建指定元素个数和类型的全零或全一数组。
np.zeros_like()和np.ones_like()则是基于给定数组创建相同维度的全零或全一数组。

3. 属性操作

ndarray对象具有诸如形状(shape)、数据类型(dtype)、元素个数(size)和索引操作等属性，可通过astype()进行类型转换。

4. 数组维度操作

reshape()和ravel()用于视图变维，共享数据，而flatten()则创建独立的复制变维。
resize()直接修改原数组的维度，无需返回新数组。

5. 切片与掩码

ndarray支持类似列表的切片操作，步长可正可负，多维数组则是逐维度切片。

掩码操作允许筛选数组中的特定元素。

6. 组合与拆分

ndarray提供了对数组进行垂直、水平和深度组合与拆分的方法。

7. 其他属性

除了以上，ndarray类还包含其他实用属性，用于进一步操作和管理数组。

热心网友时间：2024-10-17 20:49