简介
NumPy一个非常重要的作用就是可以进行多维数组的操作，多维数组对象也叫做ndarray。我们可以在ndarray的基础上进行一系列复杂的数学运算。
本文将会介绍一些基本常见的ndarray操作，大家可以在数据分析中使用。
创建ndarray
创建ndarray有很多种方法，我们可以使用np.random来随机生成数据：
import numpy as np # Generate some random data data = np.random.randn(2, 3) data
array([[ 0.0929, 0.2817, 0.769 ],
[ 1.2464, 1.0072, -1.2962]])
除了随机创建之外，还可以从list中创建：
data1 = [6, 7.5, 8, 0, 1] arr1 = np.array(data1) array([6. , 7.5, 8. , 0. , 1. ])
从list中创建多维数组：
data2 = [[1, 2, 3, 4], [5<i>本文来源gaodai$ma#com搞$$代**码)网@</i>, 6, 7, 8]]
arr2 = np.array(data2)
array([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8]])
使用np.zeros创建初始值为0的数组：
np.zeros(10) array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])
创建2维数组：
np.zeros((3, 6))
array([[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
使用empty创建3维数组：
np.empty((2, 3, 2))
array([[[0., 0.],
[0., 0.],
[0., 0.]],
[[0., 0.],
[0., 0.],
[0., 0.]]])
注意，这里我们看到empty创建的数组值为0，其实并不是一定的，empty会从内存中随机挑选空间来返回，并不能保证这些空间中没有值。所以我们在使用empty创建数组之后，在使用之前，还要记得初始化他们。
使用arange创建范围类的数组：
np.arange(15) array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])
指定数组中元素的dtype：
arr1 = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float64) arr2 = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
ndarray的属性
可以通过data.shape获得数组的形状。
data.shape (2, 3)
通过ndim获取维数信息：
arr2.ndim 2
可以通过data.dtype获得具体的数据类型。
data.dtype
dtype('float64')
ndarray中元素的类型转换
在创建好一个类型的ndarray之后，还可以对其进行转换：
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr.dtype
dtype('int64')
float_arr = arr.astype(np.float64)
float_arr.dtype
dtype('float64')
上面我们使用astype将int64类型的ndarray转换成了float64类型的。
如果转换类型的范围不匹配，则会自动进行截断操作：
arr = np.array([3.7, -1.2, -2.6, 0.5, 12.9, 10.1]) arr.astype(np.int32) array([ 3, -1, -2, 0, 12, 10], dtype=int32)
注意，这里是把小数截断，并没有向上或者向下取整。
ndarray的数学运算
数组可以和常量进行运算，也可以和数组进行运算：
arr = np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]])
arr * arr
array([[ 1., 4., 9.],
[16., 25., 36.]])
arr + 10
array([[11., 12., 13.],
[14., 15., 16.]])
arr - arr
array([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])
1 / arr
array([[1. , 0.5 , 0.3333],
[0.25 , 0.2 , 0.1667]])
arr ** 0.5
array([[1. , 1.4142, 1.7321],
[2. , 2.2361, 2.4495]])
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转载请注明原文链接：NumPy实现ndarray多维数组操作
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