NumPy学习笔记(二)

nda­r­ra­y的几个常用属性:

  • sha­pe: 代表一个array的形态,是一个向量还是一个矩阵,抑或是一个更复杂的向量组。
  • ndim: 代表这个a­r­ra­y的维度
  • size: 在ar­ra­y中拥有的元素数量
  • ite­msi­ze: 这个a­r­ra­y中每一个元素所需要占的字节数
  • nbytes: 这个array的总字节数(=itemsize*size)
  • real: 代表一个a­r­ra­y中所有元素的实数部分
  • imag: 同理,代表一个array中所有元素的虚数部分
  • flat: 将这个array整理成一维的,可以索引的一系列的元素组合。它实际上是通过iterator实现的,我们可以通过for x in array.flat来取得到所有的元素
  • T: 矩阵转置,同transpose()方法

一些比较有用的方法:

  • toli­st(): 将ar­ra­y转化成一个Python中的li­st对象
  • item(*args): 取得某一位置的元素
  • dump(file): 将这个对象序列化至文件。同cPickle中的dump作用
  • dumps(): 将序列化的结果通过字符串加以输出

一些关于A­r­ra­y的形态操作:

  • resha­pe(): 改变a­r­ra­y的形态
  • resi­ze(): 也是改变array的形态。不同的是,resize是直接修改这个对象的,而reshape则会生成一个新的对象
  • tran­spo­se(): 这个就是矩阵的转置操作啦
  • swa­pa­xes(): 将n个维度中任意两个维度(坐标轴)进行调换
  • fla­tten(): 复制一个一维的a­r­ra­y出来

还有一些关于A­r­ra­y的运算操作:

  • max():取得所有元素中的最大值
  • min():取得最小值。还有一点值得说,就是max、min这些函数都可以针对某一坐标轴(具体维度)进行运算,例如array.max(axis=0),就在0坐标上求最大值
  • sum():求和
  • cumsum():求累计和
  • prod():求所有元素之积
  • cumprod():求累计积
  • all():如果所有元素都为真,那么返回真;否则返回假
  • any():只要有一个元素为真则返回真
  • mean():求平均数

总结了一部分,更多的方法还需要我们使用中体验。

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