#coding:utf-8
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
#創(chuàng)建數(shù)組
x1 = np.random.randint(10, size=6)
x2 = np.random.randint(10,size=(3,4))
x3 = np.arange(10)
'''
#數(shù)組的屬性
print x2.ndim #幾維
print x2.shape #多少行列
print x2.size #元素個(gè)數(shù)
print x2.dtype #元素值類型
#元素索引
print x1
print x1[1]
print x1[-1] #最后一個(gè)
print x2
print x2[2,-1] #第3行最后一列
print x3[3:-1]
print x3[3:-1:2]
print x3[::-1]
#數(shù)組copy
x2_t = x2.copy() #都copy
x2_t = x2[1].copy() #copy一行
print x2_t
#數(shù)組重塑 （將一維的變?yōu)?維或3維。嚎杨。花鹅。）
print x3.reshape(2,5)
print x3.reshape(len(x3), 1)
print x3.reshape(-1,1) #和上面的效果是一樣的,變成1維的
print x3[np.newaxis,3:10] #變成 [[3 4 5 6 7 8 9]]
print x3[8:10,np.newaxis] #變成[[8][9]]
#數(shù)組拼接(np.concatenate())
x = np.array([1,2,3])
y = np.array([4,5,6])
print np.concatenate([x,y]) #concatenate 連接起來(lái)的意思
x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
y = np.array([[11,12,13],[14,15,16]])
print np.concatenate([x,y]) #二維數(shù)組的拼接, 列數(shù)必須一樣， 接在行后
print np.concatenate([x,y],axis=1) #接在列后
#數(shù)組堆砌 stack 橫向v 縱向h
x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([[4,5,6],[7,8,9]])
print np.vstack([y, x])
y = np.array([4,5,6])
print np.hstack([x,y])
#數(shù)組分割 split 橫縱分割 v h
x = [1,2,3,4,5,6] #一維數(shù)組的split
a,b,c = np.split(x, [3,5]) #分別在下標(biāo)3前分割枫浙，5分割刨肃， 形成3個(gè)數(shù)組
x = np.arange(16).reshape(4,4)#二維的split
a, b = np.vsplit(x, [2]) #在下標(biāo)2行前分割成兩個(gè)二維數(shù)組
print x
print a
print b
a, b = np.hsplit(x,[2]) #第2列前分割
print a
print b
'''
numpy數(shù)組基礎(chǔ)操作
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