1. 数组的创建
使用array
import numpy as np a = np.array([1,2,3]) b = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
使用arange
a = np.arange(3) b = np.arange(1, 10) c = np.arange(1, 10, 2)
指定数组的形状
a = np.arange(12).reshape(3,4)
b = a.shape
创建全为0，全为1的数组
a = np.zeros(3) b = np.ones(3) c = np.ones([3,4])
可以在创建时指定数组的类型
a = np.array([1,2,3], dtype=float)
类型转换
a = np.array([1,2,3])
a = a.astype(float)
2. 基本操作
一维的数组可以进行索引、切片和迭代操作的，就像 列表 和其他Python序列类型一样。
多维的数组每个轴可以有一个索引。这些索引以逗号??分隔的元组给出
>>> b array([[ 0, 1, 2, 3], [10, 11, 12, 13], [20, 21, 22, 23], [30, 31, 32, 33], [40, 41, 42, 43]]) >>> b[2,3] 23 >>> b[0:5, 1] array([ 1, 11, 21, 31, 41]) >>> b[ : ,1] array([ 1, 11, 21, 31, 41]) >>> b[1:3, : ] array([[10, 11, 12, 13], [20, 21, 22, 23]])
对多维数组进行 迭代（Iterating） 是相对于第一个轴完成的
>>> for row in b: ... print(row) ... [0 1 2 3] [10 11 12 13] [20 21 22 23] [30 31 32 33] [40 41 42 43]
但是，如果想要对数组中的每个元素执行操作，可以使用flat属性，该属性是数组的所有元素的迭代器
>>> for element in b.flat: ... print(element) ... 0 1 2 3 10 11 12 13 20 21 22 23 30 31 32 33 40 41 42 43
引用 https://www.numpy.org.cn/user/quickstart.html
原文：https://www.cnblogs.com/zhouailuo/p/14188628.html
