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  • ndarray

    2021-01-21 19:18:51
    numpy中多维数组的类为np.ndarray import numpy as np a = np.array([[0,1,2,3],[4,5,6,7],[8,9,10,11]]) type(a): <class ‘numpy.ndarray’> a.dtype : dtype(‘int32’) a.ndim : 2 a.shape: (3, 4) a....

    numpy中多维数组的类为np.ndarray

    import numpy as np
    a = np.array([[0,1,2,3],[4,5,6,7],[8,9,10,11]])
    type(a): <class ‘numpy.ndarray’>
    a.dtype : dtype(‘int32’)
    a.ndim : 2
    a.shape: (3, 4)
    a.strides : (16, 4)

    这篇博客太精彩了:
    https://www.cnblogs.com/yibeimingyue/p/13762874.html

    ndarray的设计哲学:
    数据存储与其解释方式的分离,或者说copy和view的分离,让尽可能多的操作发生在解释方式上(view上),而尽量少地操作实际存储数据的内存区域:
    比如:
    b = a.reshape(4, 3)
    c = a.T (转置)
    numpy 的切片操作返回原数据的视图

    a,b,c 的物理位置都相同
    访问物理位置:c.ctypes.data
    

    非view(副本)上的操作:
    copy会复制一份新的数据,其物理地址位于不同的区域
    d = a.copy()
    Python 序列的切片操作,调用deepCopy()函数

    副本是一个数据的完整的拷贝,如果我们对副本进行修改,它不会影响到原始数据,物理内存不在同一位置。

    ndarray的内存布局
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述list可以容纳不同类型的对象,像string、int、tuple等都可以放在一个list里,所以list中存放的是对象的引用,再通过引用找到具体的对象,这些对象所在的物理地址并不是连续的

    ndarray是为矩阵运算服务的,ndarray中的所有数据都是同一种类型,每个数据占用的字节数相同、解释方式也相同,所以可以稠密地排列在一起,在取出时根据dtype现copy一份数据组装成scalar对象输出。这样极大地节省了空间,scalar对象中除了数据之外的域没必要重复存储,同时因为连续内存的原因,可以按秩访问,速度也要快得多。

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  • Ndarray

    2021-03-07 16:55:23
    Ndarray[N维数组对象] 函数array() import numpy as np #导入numpy函数 a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9] print(a) a*2

    Ndarray[N维数组对象]

    函数array()

    import numpy as np         #导入numpy函数
    a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
    print(a)
    a*2
    

    在这里插入图片描述

    print(type(a))
    

    在这里插入图片描述

    #把普通python中的list转换成ndarray
    A=np.array(a)
    print(A)
    print(type(A))
    A*2
    

    在这里插入图片描述

    #创建一维数组
    A=np.array(a)
    print(A)
    print(type(A))
    A*2
    

    在这里插入图片描述

    #创建多维数组
    c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
    print(c)
    print(type(c))
    c*2
    

    在这里插入图片描述

    cc=[[1,2,3],[4,5,6]]
    cc*2
    

    在这里插入图片描述

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    用python做科学计算时,经常需要类型转换,以下是常用类型转换

    一、ndarray 转换为 series

    1、如果ndarray是二维数组,如下

    array([[1],
           [2],
           [3]])

    需要通过map结合lamdba

    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    data = np.array([1, 2, 3]).reshape(3, 1)
    data_list = map(lambda x: x[0], data)
    ser = pd.Series(data_list)

    2、如果ndarray是一维数组,如下

    array([1, 2, 3])

    则通过data.tolist()即可

    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    data = np.array([1, 2, 3])
    ser = pd.Series(data.tolist())

    二、series转换为ndarray

    通过Series.values实现series转换为ndarray

    import pandas as pd
    
    data = [['2019/08/01', 10],
            ['2019/08/01', 11]]
    result = pd.DataFrame(data, columns=['ds', 'val'])
    result['val'].values
    
    data2 = pd.Series([1, 2, 3])
    data2.values

    三、ndarray转换为dataframe

    1、直接通过pd.DataFrame转换

    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    data = np.array([['2019/08/02', 'zhansan', 1], ['2019/08/03', 'lisi', 2], ['2019/08/04', 'wangwu', 3]])
    df = pd.DataFrame(data)

    打印df为

     

    2、指定索引、数据、列名例子

    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    data = np.array([['', 'Col1', 'Col2'], ['Row1', 1, 2], ['Row2', 3, 4]])
    df = pd.DataFrame(data=data[1:, 1:],  # 从第2行开始并且第2列开始作为数据
                      index=data[1:, 0],  # 第1列做索引,从第2行开始
                      columns=data[0, 1:])  # 第1行作为列名,从第2列开始

    四、dataframe转换为ndarray

    1、通过values方法,实现dataframe转换为ndarray

    import pandas as pd
    
    data = [['2019/08/01', 10],
            ['2019/08/01', 11]]
    result = pd.DataFrame(data, columns=['ds', 'val'])
    result.values
    

    dataframe数据

    转换后的是数据

     

    2、通过切片,实现某一行或者某一列转换为ndarray

    import pandas as pd
    
    data = [['2019/08/01', 10],
            ['2019/08/01', 11]]
    result = pd.DataFrame(data, columns=['ds', 'val'])
    rs = result.values
    print(rs[:, 0])
    print(rs[0, :])
    rs[:, 0] 逗号前面表示:行都保留,逗号后面0表示保留第一列,结果为['2019/08/01' '2019/08/01']
    rs[0, :]表示保留第一行,列都保留,结果为['2019/08/01' 10]
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  • ndarray介绍

    2021-03-30 23:41:59
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    NumPy provides an N-dimensional array type, the ndarray, 
    which describes a collection of “items” of the same type.

    NumPy提供了一个N维数组类型ndarray,它描述了相同类型的“items”的集合。

    N维数组类型ndarray

     用ndarray进行存储:

    import numpy as np
    
    # 创建ndarray
    score = np.array(
    [[80, 89, 86, 67, 79],
    [78, 97, 89, 67, 81],
    [90, 94, 78, 67, 74],
    [91, 91, 90, 67, 69],
    [76, 87, 75, 67, 86],
    [70, 79, 84, 67, 84],
    [94, 92, 93, 67, 64],
    [86, 85, 83, 67, 80]])
    
    score

    返回结果:

    array([[80, 89, 86, 67, 79],
           [78, 97, 89, 67, 81],
           [90, 94, 78, 67, 74],
           [91, 91, 90, 67, 69],
           [76, 87, 75, 67, 86],
           [70, 79, 84, 67, 84],
           [94, 92, 93, 67, 64],
           [86, 85, 83, 67, 80]])

    使用Python列表可以存储一维数组,通过列表的嵌套可以实现多维数组,

     

     

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