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Python之numpy模块array简短学习

2013-11-14 11:15 141 查看
[b]1、简介[/b]

Python的lists是非常的灵活以及易于使用。但是在处理科学计算相关大数量的时候,有点显得捉襟见肘了。

Numpy提供一个强大的N维数组对象(ndarray),包含一些列同类型的元素,这点和python中lists不同。

Python lists are extremely flexible and really handy, but when dealing with a large
number of elements or to support scientific computing, they show their limits.
One of the fundamental aspects of NumPy is providing a powerful N-dimensional
array object, ndarray, to represent a collection of items (all of the same type).

[b]2、例子[/b]

例子1:创建array数组

In [7]: import numpy as np

In [8]: x = np.array([1,2,3])

In [9]: x
Out[9]: array([1, 2, 3])


例子2:分片

In [10]: x[1:]
Out[10]: array([2, 3])


和使用python的list一样

例子3:对整个数组进行操作

In [11]: x*2
Out[11]: array([2, 4, 6])


对比python list中同样的操作:

In [1]: alist=[1,2,3]

In [2]: alist * 2
Out[2]: [1, 2, 3, 1, 2, 3]


例子4:生成器操作

In [12]: l = [1,2,3]

In [13]: [2*li for li in l]
Out[13]: [2, 4, 6]


例子5:多个数组之间加法

In [14]: a = np.array([1,2,3])

In [15]: b = np.array([3,2,1])

In [16]: a+b
Out[16]: array([4, 4, 4])


例子6:多维数组

In [17]: M = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

In [18]: M[1,2]
Out[18]: 6


例子7:arange函数

In [19]: range(6)
Out[19]: [0, 1, 2, 3, 4, 5]

In [20]: np.arange(6)
Out[20]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
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