python NumPy库学习笔记三

2020-05-15

python

Numpy 库学习笔记，第三部分。

NumPy 广播(Broadcast)

广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式，对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。

如果两个数组 a 和 b 形状相同，即满足 a.shape == b.shape，那么 a*b 的结果就是 a 与 b 数组对应位相乘。这要求维数相同，且各维度的长度相同。

当运算中的 2 个数组的形状不同时，numpy 将自动触发广播机制。如：

import numpy as np 
 
a = np.array([[ 0, 0, 0],
           [10,10,10],
           [20,20,20],
           [30,30,30]])
b = np.array([1,2,3])
print(a + b)

输出结果为：

[[ 1  2  3]
 [11 12 13]
 [21 22 23]
 [31 32 33]]

NumPy 迭代数组

NumPy 迭代器对象 numpy.nditer 提供了一种灵活访问一个或者多个数组元素的方式。

迭代器最基本的任务的可以完成对数组元素的访问。

import numpy as np
 
a = np.arange(6).reshape(2,3)
print ('原始数组是：')
print (a)
print ('\n')
print ('迭代输出元素：')
for x in np.nditer(a):
    print (x, end=", " )
print ('\n')

输出结果为：

原始数组是：
[[0 1 2]
 [3 4 5]]

迭代输出元素：
0, 1, 2, 3, 4, 5, 

控制遍历顺序

for x in np.nditer(a, order='F'):Fortran order，即是列序优先；
for x in np.nditer(a.T, order='C'):C order，即是行序优先；

修改数组中元素的值

nditer 对象有另一个可选参数 op_flags。默认情况下，nditer 将视待迭代遍历的数组为只读对象（read-only），为了在遍历数组的同时，实现对数组元素值的修改，必须指定 read-write 或者 write-only 的模式。

import numpy as np
 
a = np.arange(0,60,5) 
a = a.reshape(3,4)  
print ('原始数组是：')
print (a)
print ('\n')
for x in np.nditer(a, op_flags=['readwrite']): 
    x[...]=2*x 
print ('修改后的数组是：')
print (a)

输出结果为：

原始数组是：
[[ 0  5 10 15]
 [20 25 30 35]
 [40 45 50 55]]


修改后的数组是：
[[  0  10  20  30]
 [ 40  50  60  70]
 [ 80  90 100 110]]

**使用外部循环 **

nditer类的构造器拥有flags参数，它可以接受下列值：

参数	描述
`c_index`	可以跟踪 C 顺序的索引
`f_index`	可以跟踪 Fortran 顺序的索引
`multi-index`	每次迭代可以跟踪一种索引类型
`external_loop`	给出的值是具有多个值的一维数组，而不是零维数组

在下面的实例中，迭代器遍历对应于每列，并组合为一维数组。

import numpy as np 
a = np.arange(0,60,5) 
a = a.reshape(3,4)  
print ('原始数组是：')
print (a)
print ('\n')
print ('修改后的数组是：')
for x in np.nditer(a, flags =  ['external_loop'], order =  'F'):  
   print (x, end=", " )

输出结果为：

原始数组是：
[[ 0  5 10 15]
 [20 25 30 35]
 [40 45 50 55]]


修改后的数组是：
[ 0 20 40], [ 5 25 45], [10 30 50], [15 35 55],

广播迭代

如果两个数组是可广播的，nditer 组合对象能够同时迭代它们。

import numpy as np 
 
a = np.arange(0,60,5) 
a = a.reshape(3,4)  
print  ('第一个数组为：')
print (a)
print  ('\n')
print ('第二个数组为：')
b = np.array([1,  2,  3,  4], dtype =  int)  
print (b)
print ('\n')
print ('修改后的数组为：')
for x,y in np.nditer([a,b]):  
    print ("%d:%d"  %  (x,y), end=", " )

输出结果为：

第一个数组为：
[[ 0  5 10 15]
 [20 25 30 35]
 [40 45 50 55]]


第二个数组为：
[1 2 3 4]


修改后的数组为：
0:1, 5:2, 10:3, 15:4, 20:1, 25:2, 30:3, 35:4, 40:1, 45:2, 50:3, 55:4,

Numpy 数组操作

Numpy 中包含了一些函数用于处理数组，大概可分为以下几类：

修改数组形状

函数	描述
`reshape`	不改变数据的条件下修改形状
`flat`	数组元素迭代器
`flatten`	返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组
`ravel`	返回展开数组

翻转数组

函数	描述
`transpose`	对换数组的维度
`ndarray.T`	和 `self.transpose()` 相同
`rollaxis`	向后滚动指定的轴
`swapaxes`	对换数组的两个轴

修改数组维度

维度	描述
`broadcast`	产生模仿广播的对象
`broadcast_to`	将数组广播到新形状
`expand_dims`	扩展数组的形状
`squeeze`	从数组的形状中删除一维条目

连接数组

函数	描述
`concatenate`	连接沿现有轴的数组序列
`stack`	沿着新的轴加入一系列数组。
`hstack`	水平堆叠序列中的数组（列方向）
`vstack`	竖直堆叠序列中的数组（行方向）

分割数组

函数	数组及操作
`split`	将一个数组分割为多个子数组
`hsplit`	将一个数组水平分割为多个子数组（按列）
`vsplit`	将一个数组垂直分割为多个子数组（按行）

数组元素的添加与删除

函数	元素及描述
`resize`	返回指定形状的新数组
`append`	将值添加到数组末尾
`insert`	沿指定轴将值插入到指定下标之前
`delete`	删掉某个轴的子数组，并返回删除后的新数组
`unique`	查找数组内的唯一元素