关于Numpy

发表于 2025-01-04 更新于 2025-01-05

NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它描述了一组相同类型（type）的“项”。可以使用N个整数对项进行索引。ndarray中所有元素都具有相同的类型。

numpy.array(object, dtype=None, *, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0, like=None)返回一个被创建的ndarray。object可以是列表、元组、嵌套列表等。‘K’指不变顺序（保持F & C顺序，如没有选择最接近的，如list为C顺序），而A指不变顺序但默认C顺序，以行为主和以列为主（Fortran顺序）分别是C和F。

numpy中有许多数据类型，可以用一个字母简写
| Symbol | Type |
|--------|-----------------------------|
| i | integer |
| b | boolean |
| u | unsigned integer |
| f | float |
| c | complex float |
| m | timedelta |
| M | datetime |
| O | object |
| S | string |
| U | unicode string |
| V | fixed chunk of memory for other type (void) |
既可以有dtype='f'的简写，也可以写dtype=int这样的写法。

.tolist()返回ndarray转换得到的list。

numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C', *, like=None)返回shape形状的全0数组，shape是单个int或者int的元组（例如(2,3)对应二行三列数组）。类似地函数还有numpy.ones，返回全1数组。

numpy.full(shape, fill_value, dtype=None, order='C', *, device=None, like=None)返回全fill_value的shape形状数组。

numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype=<class 'float'>, order='C', *, device=None, like=None)[source]返回二维数组，只有第k对角线1其余全为0（k为0默认主对角线）。只给N不给M时返回N×N数组。例如

1
2
3

>>> np.eye(2, 3, dtype=int)
array([[1, 0, 0],
       [0, 1, 0]])

numpy.identity(n, dtype=None, *, like=None)返回n阶单位阵。

random.random(size=None)返回半开区间内的随机浮点数，不填size只返回一个数，否则返回size大小的矩阵。

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0, *, device=None)返回num个[start, stop]上均匀分布的数组成的数组（且以这两个数为起始结尾的）。可以选择性地排除区间的右端点。类似地numpy.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None, axis=0)返回对数坐标下均匀分布的数组成的数组。

numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None, *, device=None, like=None)返回区间[start, stop)中按step步长均匀分布的数。arange(stop)被解释为在[0, stop)上，step则默认为1。

ndarray.ndim是ndarray的维数。ndarray.shape是一个描述了ndarray形状的元组。ndarrary.size是ndarray的大小，ndarray.dtype则是数据类型。