Python學習筆記（二）——NumPy

Python可以用List當數組用，但是由於List的元素可以是任意對象，因此保存一個List需要保存所有指針和元素。非常消耗內存。

本文學習博客：用Python做科學計算 整理筆記，以待備用。

首先是NumPy函數庫導入

importnumpy as np

創建數組

array

使用array可以創建多維數組

a = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9,10]])

shape

使用shape可以獲得數組維數

a.shape
(3,4)

reshape

使用reshape以改變數組的尺寸

b=a.reshape((2,6))

但是要注意：這兩個數組共享內存，修改其中一個，另一個也將發生變化。

 

創建數組的專門函數

arange:指定開始值、終值（不包括）、步長

np.arange(0,10,1.5)
array([ 0. , 1.5,  3. ,  4.5, 6. ,  7.5,  9. ])

linspace:指定開始值、終值（包括）、元素個數的等差數列

np.linspace(0,10,7)
array([0., 1.66666667, 3.33333333, 5., 6.66666667, 8.33333333,10.)

logspace: 指定開始值、終值（包括）、元素個數的等比數列

np.logspace(0,1,7)
array([1., 1.46779927, 2.15443469, 3.16227766,4.64158883, 6.81292069, 10.])

存取元素

-整數序列

a=np.arange(10,1,-1)
b=a[4,4,4,-2]
b
array([6,6,6,3])

注意：b和a不共享內存，所以改變其中任一個，另一個不會跟着改變。

 

-布爾數組

收集數組中對應下標爲True的元素。

a=np.arange(5,0,-1)
a[np.array([True, True, True,False, False])]
array([5,4,3])

注意：

1.兩數組不共享內存。

2.只可對應於布爾數組，而不能是布爾列表a[ [True, True, True,False,False]]

否則輸出應爲

array([4,4,4,5,5])

結構數組

創建dtype對象，字典有兩個關鍵字：names，formats。

import numpy as np
people=np.dtype({
                 ‘names’:[‘name’,’ gender’]
                 ‘formats’:[‘S32’,’S32’]})
a=np.array([(‘LiuJingjing’,’Female’),(‘ChengYin’,’Male’)],dtype=people)

ufunc運算

x=np.linspace(0,np.pi,10)
t=np.sin(x,x)

這裏sin的第二個參數是用來存結果的，上式表明x已經被覆蓋了，與t的效果一樣。

 

廣播

廣播就是數組大小不同，讓他們看齊運算。

a=np.arange(10,70,10).reshape(-1,1)
b=np.arange(1,6)
c=a+b
c
array([[11, 12, 13, 14, 15],
       [21,22, 23, 24, 25],
       [31,32, 33, 34, 35],
       [41,42, 43, 44, 45],
       [51,52, 53, 54, 55],
       [61,62, 63, 64, 65]])

矩陣乘積

dot、inner、outer

其中dot做內積、inner最後一維做內積、outer展成列向量和行向量做矩陣乘積。

 

 

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