数组属性方法总结

作用
1 基本属性
a.dtype 数组元素类型 float32,uint8,...
a.shape 数组形状 (m,n,o,...)
a.size 数组元素数
a.itemsize 每个元素占字节数
a.nbytes 所有元素占的字节
a.ndim 数组维度
2 形状相关
a.flat 所有元素的迭代器
a.flatten() 返回一个1维数组的复制
a.ravel() 返回一个1维数组，高效
a.resize(new_size) 改变形状
a.swapaxes(axis1, axis2) 交换两个维度的位置
a.transpose(*axex) 交换所有维度的位置
a.T 转置，a.transpose()
a.squeeze() 去除所有长度为1的维度
3 填充复制
a.copy() 返回数组的一个复制
a.fill(value) 将数组的元组设置为特定值
4 转化
a.tolist() 将数组转化为列表
a.tostring() 转换为字符串
a.astype(dtype) 转化为指定类型
a.byteswap(False) 转换大小字节序
a.view(type_or_dtype) 生成一个使用相同内存，但使用不同的表示方法的数组
5 复数
a.imag 虚部
a.real 实部
a.conjugate() 复共轭
a.conj() 复共轭（缩写）
6 保存
a.dump(file) 将二进制数据存在file中
a.dump() 将二进制数据表示成字符串
a.tofile(fid, sep="",format="%s") 格式化ASCⅡ码写入文件
7 查找排序
a.nonzero() 返回所有非零元素的索引
a.sort(axis=-1) 沿某个轴排序
a.argsort(axis=-1) 沿某个轴，返回按排序的索引
a.searchsorted(b) 返回将b中元素插入a后能保持有序的索引值
8 元素数学操作
a.clip(low, high) 将数值限制在一定范围内
a.round(decimals=0) 近似到指定精度
a.cumsum(axis=None) 累加和
a.cumprod(axis=None) 累乘积
9 约简操作
a.sum(axis=None) 求和
a.prod(axis=None) 求积
a.min(axis=None) 最小值
a.max(axis=None) 最大值
a.argmin(axis=None) 最小值索引
a.argmax(axis=None) 最大值索引
a.ptp(axis=None) 最大值减最小值
a.mean(axis=None) 平均值
a.std(axis=None) 标准差
a.var(axis=None) 方差
a.any(axis=None) 只要有一个不为0，返回真，逻辑或
a.all(axis=None) 所有都不为0，返回真，逻辑与
In [1]:
from numpy import *

基本属性

In [2]:
a = array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]])
a
Out[2]:
array([[0, 1, 2, 3],
       [4, 5, 6, 7]])

数组元素属性：

In [3]:
a.dtype
Out[3]:
dtype('int32')

形状：

In [4]:
a.shape
Out[4]:
(2L, 4L)

元素数目：

In [5]:
a.size
Out[5]:
8

元素占字节大小：

In [6]:
a.itemsize
Out[6]:
4

所有元素所占字节：

In [7]:
a.nbytes
Out[7]:
32

数据维度：

In [8]:
a.ndim
Out[8]:
2

形状相关

In [9]:
for row in a:
    print row

[0 1 2 3]
[4 5 6 7]

所有元素的迭代器：

In [10]:
for elt in a.flat:
    print elt

0
1
2
3
4
5
6
7

所有元素组成的一维数组，按照行排列：

In [11]:
a.flatten()
Out[11]:
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
In [12]:
a.ravel()
Out[12]:
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

重新改变形状：

In [13]:
a.resize((4,2))
a
Out[13]:
array([[0, 1],
       [2, 3],
       [4, 5],
       [6, 7]])

交换这两个轴的顺序：

In [14]:
a.swapaxes(0,1)
Out[14]:
array([[0, 2, 4, 6],
       [1, 3, 5, 7]])

转置：

In [15]:
a.transpose()
Out[15]:
array([[0, 2, 4, 6],
       [1, 3, 5, 7]])

转置：

In [16]:
a.T
Out[16]:
array([[0, 2, 4, 6],
       [1, 3, 5, 7]])
In [17]:
a2 = array([1,2,3])
a2.shape
Out[17]:
(3L,)
In [18]:
a2.resize((1,3,1))
a2.shape
Out[18]:
(1L, 3L, 1L)

去除长度为1的维度：

In [19]:
a2 = a2.squeeze()
a2.shape
Out[19]:
(3L,)

填充复制

复制：

In [20]:
b = a.copy()
b
Out[20]:
array([[0, 1],
       [2, 3],
       [4, 5],
       [6, 7]])

复制不影响原来的数组：

In [21]:
b[0][0] = -1
b # First value changed
Out[21]:
array([[-1,  1],
       [ 2,  3],
       [ 4,  5],
       [ 6,  7]])
In [22]:
a # original not changed because b is a copy
Out[22]:
array([[0, 1],
       [2, 3],
       [4, 5],
       [6, 7]])

填充：

In [23]:
b.fill(4)
b
Out[23]:
array([[4, 4],
       [4, 4],
       [4, 4],
       [4, 4]])

转化

转化为列表：

In [24]:
a.tolist()
Out[24]:
[[0, 1], [2, 3], [4, 5], [6, 7]]

转化为字符串：

In [25]:
a.tostring()
Out[25]:
'\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x05\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00\x07\x00\x00\x00'

改变数组元素类型：

In [26]:
a.astype(float)
Out[26]:
array([[ 0.,  1.],
       [ 2.,  3.],
       [ 4.,  5.],
       [ 6.,  7.]])
In [27]:
b = a.copy()
b.byteswap(False)
Out[27]:
array([[        0,  16777216],
       [ 33554432,  50331648],
       [ 67108864,  83886080],
       [100663296, 117440512]])

将它看成16位整数：

In [28]:
a.view(dtype=int16)
Out[28]:
array([[0, 0, 1, 0],
       [2, 0, 3, 0],
       [4, 0, 5, 0],
       [6, 0, 7, 0]], dtype=int16)

复数

实部：

In [29]:
b = array([1+2j, 3+4j, 5+6j])
b.real
Out[29]:
array([ 1.,  3.,  5.])

虚部：

In [30]:
b.imag
Out[30]:
array([ 2.,  4.,  6.])

共轭：

In [31]:
b.conj()
Out[31]:
array([ 1.-2.j,  3.-4.j,  5.-6.j])
In [32]:
b.conjugate()
Out[32]:
array([ 1.-2.j,  3.-4.j,  5.-6.j])

保存

保存成文本：

In [33]:
a.dump("file.txt")

字符串：

In [34]:
a.dumps()
Out[34]:
'\x80\x02cnumpy.core.multiarray\n_reconstruct\nq\x01cnumpy\nndarray\nq\x02K\x00\x85U\x01b\x87Rq\x03(K\x01\x8a\x01\x04\x8a\x01\x02\x86cnumpy\ndtype\nq\x04U\x02i4K\x00K\x01\x87Rq\x05(K\x03U\x01<NNNJ\xff\xff\xff\xffJ\xff\xff\xff\xffK\x00tb\x89U \x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x05\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00\x07\x00\x00\x00tb.'

写入文件：

In [35]:
a.tofile('foo.csv', sep=',', format="%s")

查找排序

非零元素的索引：

In [36]:
a.nonzero()
Out[36]:
(array([0, 1, 1, 2, 2, 3, 3], dtype=int64),
 array([1, 0, 1, 0, 1, 0, 1], dtype=int64))

排序：

In [37]:
b = array([3,2,7,4,1])
b.sort()
b
Out[37]:
array([1, 2, 3, 4, 7])

排序的索引位置：

In [38]:
b = array([2,3,1])
b.argsort(axis=-1)
Out[38]:
array([2, 0, 1], dtype=int64)

将 b 插入 a 中的索引，使得 a 保持有序：

In [39]:
a = array([1,3,4,6])
b = array([0,2,5])
a.searchsorted(b)
Out[39]:
array([0, 1, 3], dtype=int64)

元素数学操作

限制在一定范围：

In [40]:
a = array([[4,1,3],[2,1,5]])
a.clip(0,2)
Out[40]:
array([[2, 1, 2],
       [2, 1, 2]])

近似：

In [41]:
a = array([1.344, 2.449, 2.558])
a.round(decimals=2)
Out[41]:
array([ 1.34,  2.45,  2.56])

累加和：

In [42]:
a = array([[4,1,3],[2,1,5]])
a.cumsum(axis=None)
Out[42]:
array([ 4,  5,  8, 10, 11, 16])

累乘积：

In [43]:
a.cumprod(axis=None)
Out[43]:
array([  4,   4,  12,  24,  24, 120])

约简操作

求和：

In [44]:
a = array([[4,1,3],[2,1,5]])
a.sum(axis=None)
Out[44]:
16

求积：

In [45]:
a.prod(axis=None)
Out[45]:
120

最小值：

In [46]:
a.min(axis=None)
Out[46]:
1

最大值：

In [47]:
a.max(axis=None)
Out[47]:
5

最小值索引：

In [48]:
a.argmin(axis=None)
Out[48]:
1

最大值索引：

In [49]:
a.argmax(axis=None)
Out[49]:
5

最大间隔：

In [50]:
a.ptp(axis=None)
Out[50]:
4

均值：

In [51]:
a.mean(axis=None)
Out[51]:
2.6666666666666665

标准差：

In [52]:
a.std(axis=None)
Out[52]:
1.49071198499986

方差：

In [53]:
a.var(axis=None)
Out[53]:
2.2222222222222228

是否有非零元素：

In [54]:
a.any(axis=None)
Out[54]:
True

是否全部非零：

In [55]:
a.all()
Out[55]:
True

删除生成的文件：

In [56]:
import os
os.remove('foo.csv')
os.remove('file.txt')