python3 多维数组 NumPy ndarray 简介

骑猪看日落 2021-08-31 08:54 297阅读 0赞

**目录**

基础

重要属性

创建

Converting Python array\_like Objects to NumPy Arrays

多维数组

一维

通用数学函数

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## 基础 ##

NumPy 的主要对象是齐次多维数组。它是一个元素表（通常是元素是数字），其中所有元素类型都相同，元素以正整数元组索引。在 NumPy 维度（dimension）被称为轴（axis）。  
ps. **有几个轴就是几维数组，符合平时生活中有 x, y 两个坐标轴就是二维空间，再加上 z 轴就是三维空间的概念**

例如三维空间空一个点的坐标 \[1, 2, 1\] 有一个轴。这个轴有 3 个元素，即该轴的长度是 3。下面代码区中的数组有两个轴。第一个轴长度是 2，第二个长度是 3.

[[ 1., 0., 0.],
     [ 0., 1., 2.]]

Numpy 的数组类称做 ndarry，`别名`是 array。注意 numpy.array 和 Python 标准库的类 array.array 不同，标准库的类只处理一维数组（one-dimensional arrays）。

## 重要属性 ##

*  ndarray.ndim  
    the number of axes (dimensions) of the array.
 *  ndarray.shape  
    数组的维度（the dimensions of the array）。 以一个整型元组的方式表示数组中每个维度的大小。比如对一个有 n 行 m 列的矩阵来说，其 shape 属性为 (n, m)。The length of the shape tuple is therefore the number of axes, ndim.
 *  ndarray.size  
    数组元素总数。相当于 shape 中每个元素的乘积。
 *  ndarray.dtype  
    一个用来描述数组中元素类型的对象。我们可以使用 Python 标准类型来创建指定该对象，NumPy 也提供了自己的类型，如 numpy.int32, numpy.int16, and numpy.float64[1][] 等

*  ndarray.itemsize  
    数组中每个元素的字节大小。 For example, an array of elements of type float64 has itemsize 8 (=64/8), while one of type complex32 has itemsize 4 (=32/8). It is equivalent to ndarray.dtype.itemsize.

## 创建 ##

对于创建 numpy.ndarray，官网上给出了五种创建方式[2][]，这里介绍更为常见的两种：

1.  从 python 其他数据结构中转化而来，比如 list, tuple 等
2.  固有的 NumPy ndarray 创建方式，比如 np.arange(), np.ones(), np.zeros() 等

这里还会补充一种从文件中读入的方式。

### Converting Python array\_like Objects to NumPy Arrays ###

整体来说，我们可以使用 [numpy.array()][numpy.array] 函数将 Python 中任何以类似数组方式组织的数值数据转化成 numpy.ndarray。最显而易见的例子是 list 和 tuple[3][]。

有一些对象支持 array-protocol，因此我们也可以使用 numpy.array() 函数将这些对象转换成 numpy.array。最简单判断对象是否支持这种转换方式的方法是自己动手转换试试。

>>> import numpy as np
    >>> x = np.array([2,3,1,0]) # 列表方式
    >>> x
    array([2, 3, 1, 0])
    >>> type(x)
    <class 'numpy.ndarray'>
    >>> x.dtype
    dtype('int32')
    
    >>> x = np.array((1, 2, 3)) # 元组方式
    >>> x
    array([1, 2, 3])
    
    >>> x = np.array([[ 1.+0.j, 2.+0.j], [ 0.+0.j, 0.+0.j], [ 1.+1.j, 3.+0.j]])  # 不同类型的数据
    >>> x
    array([[1.+0.j, 2.+0.j],
           [0.+0.j, 0.+0.j],
           [1.+1.j, 3.+0.j]])
    >>> x.dtype
    dtype('complex128')
    
    >>> x = np.array([[1,2.0],[0,0],(1+1j,3.)]) # note mix of tuple and lists, and types
    >>> x
    array([[1.+0.j, 2.+0.j],
           [0.+0.j, 0.+0.j],
           [1.+1.j, 3.+0.j]])
    >>> x.dtype
    dtype('complex128')

**Intrinsic NumPy Array Creation**

一般来说 array 的元素本身是不知道的，但是如果我们知道 array 的大小（size），我们就可以使用 NumPy 提供的一些方法来创建具有初始值的 array。

下面我列举了一些用于创建 numpy.ndarray 的内建函数，更多可以参考 [Array creation routines][]：

1.  [numpy.zeros(shape, dtype=float, order=‘C’)][numpy.zeros_shape_ dtype_float_ order_C]
2.  [numpy.ones(shape, dtype=None, order=‘C’)][numpy.ones_shape_ dtype_None_ order_C]
3.  [numpy.arange(\[start, \]stop, \[step, \]dtype=None)][numpy.arange_start_ _stop_ _step_ _dtype_None]
4.  [numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)][numpy.linspace_start_ stop_ num_50_ endpoint_True_ retstep_False_ dtype_None]
5.  [numpy.indices(dimensions, dtype=<class ‘int’>)][numpy.indices_dimensions_ dtype_class _int]

其中的 shape 参数指定你想创建数组的维度以及每维的大小。比如 (2, 3, 4) 就是创建 2*3*4 的三维数组。

其中函数 zero() 创建一个全为 0 的 array，函数 ones() 创建一个全为 1 的 array，函数 empty() 创建一个根据内存状态随机初始化值的 array。

numpy.zeros(shape, dtype=float, order=‘C’)

从函数本身我们就可以知道这个是创建一个全为 0 的 ndarray。其中 shape 指定创建 ndarray 的形状，如是 2行3列的，还是 4行5列的。

>>> np.zeros((2, 3))
    array([[ 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0.]])

numpy.arange(\[start, \]stop, \[step, \]dtype=None)

arange() 会创建有规律递增的数值的 ndarray，个人感觉类似 range() 函数

>>> np.arange(10)
    array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
    
    >>> np.arange(2, 10, dtype=float)
    array([ 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.])
    
    >>> np.arange(2, 3, 0.1)
    array([ 2. , 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9])

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

当我们给 arange() 函数传入附点类型参数的时候，我们通常不能预测我们创建 array 里元素的个数，这时候我们可以使用 linspace() 函数。

linspace() 会根据 num 参数创建`指定数量`的`等差`数据，数据的范围在 start 和 stop 之间，默认包含 stop。

>>> np.linspace(1., 4., 6)
    array([ 1. ,  1.6,  2.2,  2.8,  3.4,  4. ])

**从文件中读入**

使用 [numpy.genfromtxt][]，这里以读入 CSV 文件为例

import numpy as np
    myFile = np.genfromtxt('filepath', delimiter=',')

如果想读入以 TAB 为分隔符的文件，将 delimiter 换成 **\\t**

### 多维数组 ###

array() 函数将序列的序列转化成二维数组，将序列的序列的序列转化成三维数组，这样依次下去。

>>> b = np.array([(1.5,2,3), (4,5,6)])
    >>> b
    array([[ 1.5,  2. ,  3. ],
           [ 4. ,  5. ,  6. ]])

在创建的时候我们也可以指明元素的类型

>>> c = np.array( [ [1,2], [3,4] ], dtype=complex )
    >>> c
    array([[ 1.+0.j,  2.+0.j],
           [ 3.+0.j,  4.+0.j]])

**注意事项**

NumPy 的 ndarray 基本和 C++/Java 创建时要注意的差不多，创建的时候我们最好对我们需求的大小有个估计，然后再创建一个略多一点的就可以了。 ndarry 并没有 Python 的 list 那么灵活，可以随时更改数组大小（不过你要想增加一行或一列的话，也有一些方法），要更改大小的话一般得重新创建数组，效率不是很高[4][]。

增加行

[https://stackoverflow.com/questions/3881453/numpy-add-row-to-array][https_stackoverflow.com_questions_3881453_numpy-add-row-to-array]  
使用函数 vstack

>>> a = np.zeros((3, 4))
    >>> a
    array([[0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.]])
    
    >>> row = np.ones((1, a.shape[1]))
    >>> row
    
    array([[1., 1., 1., 1.]])
    >>> np.vstack((a, row))
    array([[0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0.],
           [1., 1., 1., 1.]])

增加列

[https://stackoverflow.com/questions/15815854/how-to-add-column-to-numpy-array][https_stackoverflow.com_questions_15815854_how-to-add-column-to-numpy-array]  
用 hstack

>>> col = np.ones((a.shape[0], 2))
    >>> col
    array([[1., 1.],
           [1., 1.],
           [1., 1.]])
    >>> np.hstack((a, col))
    array([[0., 0., 0., 0., 1., 1.],
           [0., 0., 0., 0., 1., 1.],
           [0., 0., 0., 0., 1., 1.]])

**索引，切片，迭代（Indexing, Slicing and Iterating）**

### 一维 ###

一维数组像 Python list 一样被索引、切片和迭代。

>>> a = np.arange(10)**3  # 创建数组
    >>> a
    array([  0,   1,   8,  27,  64, 125, 216, 343, 512, 729])
    >>> a[2]  # 索引
    8
    >>> a[2:5]  # 切片
    array([ 8, 27, 64])
    >>> a[:6:2] = -1000    # equivalent to a[0:6:2] = -1000; from start to position 6, exclusive, set every 2nd element to -1000
    >>> a
    array([-1000,     1, -1000,    27, -1000,   125,   216,   343,   512,   729])
    >>> a[ : :-1]   # reversed a
    array([  729,   512,   343,   216,   125, -1000,    27, -1000,     1, -1000])
    >>> for i in a:  # 迭代
    ...     print(i**(1/3.))
    ...
    nan
    1.0
    nan
    3.0
    nan
    5.0
    6.0
    7.0
    8.0
    9.0

**多维**

多维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：

索引

参考 [arrays indexing][]

索引单个元素

>>> b = np.arange(12).reshape(4,3)  # 将一维数组改成 4*3 的二维数组
    >>> b
    array([[ 0,  1,  2],
           [ 3,  4,  5],
           [ 6,  7,  8],
           [ 9, 10, 11]])
    >>> b[0, 2]  # 注意这里不能越界了。其实和 C++/Java 二维数组访问差不多。
    2

索引行

索引第 1 行

>>> b[1, :]
    array([3, 4, 5])

索引 0 3 行

>>> b[[0,3], :]
    array([[ 0,  1,  2],
           [ 9, 10, 11]])

索引列

索引第 0 列

>>> b[:, 0]
    array([0, 3, 6, 9])

切片

>>> b
    array([[ 0,  1,  2],
           [ 3,  4,  5],
           [ 6,  7,  8],
           [ 9, 10, 11]])
    >>> b[0:4, 1]              # each row in the second column of b
    array([ 1,  4,  7, 10])
    >>> b[0:5, 1]              # 这里可以越界
    array([ 1,  4,  7, 10])
    >>> b[ : ,1]               # equivalent to the previous example
    array([ 1,  4,  7, 10])
    >>> b[1:3, : ]             # each column in the second and third row of b
    array([[3, 4, 5],
           [6, 7, 8]])

当提供的索引少于轴的数量时，缺失的索引被认为是完整的切片

>>> b[-1]       # the last row. Equivalent to b[-1,:]
    array([ 9, 10, 11])

迭代

对多维数组进行迭代是针对第一个轴完成的

>>> b
    array([[ 0,  1,  2],
           [ 3,  4,  5],
           [ 6,  7,  8],
           [ 9, 10, 11]])
    >>> for row in b:
    	print(row)
    
    [0 1 2]
    [3 4 5]
    [6 7 8]
    [ 9 10 11]

如果你想对数组中的每个元素进行操作的话，你可以使用 flat 属性完成对每个元素的迭代。

>>> for element in b.flat:
    	print(element)
    
    0
    ... # 为了节省地方，我这里认为删去了很多行。把 0~11 竖起来就是结果
    11

**基本运算**

当涉及到算术运算的时候，数组中的每个元素都会参与，运算最后会创建一个新数组并填充结果。

>>> a = np.array( [20,30,40,50] )
    >>> b = np.arange( 4 )
    >>> b
    array([0, 1, 2, 3])
    >>> c = a-b  # 减
    >>> c
    array([20, 29, 38, 47])
    >>> a + 10  # 加
    array([30, 40, 50, 60])
    >>> b**2  # 幂运算
    array([0, 1, 4, 9])
    >>> a<35 # 比较运算
    array([ True, True, False, False])

在 NumPy 数组中 \* 是按对应元素进行计算的。想要进行 `矩阵运算`[5][] 我们需要使用操作符 @ 或者 dot() 方法

>>> A = np.array( [[1,1],
    ...                [0,1]] )
    >>> B = np.array( [[2,0],
    ...                [3,4]] )
    >>> A * B           # elementwise product
    array([[2, 0],
           [0, 4]])
    >>> A @ B           # matrix product
    array([[5, 4],
           [3, 4]])
    >>> A.dot(B)        # another matrix product
    array([[5, 4],
           [3, 4]])

一些运算如，\*= 和 += 并不会新创建数组，而是在原有数组上进行修改。

## 通用数学函数 ##

NumPy 提供一系列数学函数，例如sin，cos和exp。在 NumPy 中，这些被称为“通用函数”（ufunc）。在 NumPy 中，这些函数都产生一个数组作为输出  
由于比较多，我把它放到了脚注[6][]  
因为其中的很多函数都涉及到 axis 这个参数，这里就来简单介绍一下这个参数怎么指定，我们不妨以 np.sum() 来探究。

[numpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=, initial=)][numpy.sum_a_ axis_None_ dtype_None_ out_None_ keepdims_ initial]  
给指定轴上的元素求和：  
参数说明（这里只介绍这里要谈的参数）：

*  a: array\_like
 *  axis: None or int or tuple of ints, 可选  
    指定要求和的轴。默认 axis=None 会对输入数组的所有元素求和，指定负数的话是从最后一个轴开始往前统计（其实和数组负数索引是一个道理）。

对一个轴上的元素求和是一个减少操作，指定的轴会在运算完后消失。比如对一个一维数组上的元素求和，最后我们会得到是一个数。[7][]

想要理解这个东西，我们首先要对**每个轴上有哪些元素**有个清楚的认识。  
比如下图： axis=0 轴的大小是 8，其上的元素是 \[100\]\\begin\{bmatrix\} 1 & 0 & 0 \\end\{bmatrix\}\[100\]、 \[010\]\\begin\{bmatrix\} 0 & 1 & 0 \\end\{bmatrix\}\[010\]、 \[001\]\\begin\{bmatrix\} 0 & 0 & 1 \\end\{bmatrix\}\[001\] … \[010\]\\begin\{bmatrix\} 0 & 1 & 0 \\end\{bmatrix\}\[010\].

而 axis=1 轴的大小是 3，其上的元素是 ⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢1001...⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥\\begin\{bmatrix\} 1 \\\\ 0 \\\\ 0 \\\\ 1 \\\\ ... \\end\{bmatrix\}⎣⎢⎢⎢⎢⎡1001...⎦⎥⎥⎥⎥⎤ 、⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢0100...⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥\\begin\{bmatrix\} 0 \\\\ 1 \\\\ 0 \\\\ 0 \\\\ ... \\end\{bmatrix\}⎣⎢⎢⎢⎢⎡0100...⎦⎥⎥⎥⎥⎤ 和 ⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢0010...⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥\\begin\{bmatrix\} 0 \\\\ 0 \\\\ 1 \\\\ 0 \\\\ ... \\end\{bmatrix\}⎣⎢⎢⎢⎢⎡0010...⎦⎥⎥⎥⎥⎤。

对 axis=0 求和就是把其上的所有元素相加 \[100\]+\[010\]+\[001\]+...+\[010\]\\begin\{bmatrix\} 1 & 0 & 0 \\end\{bmatrix\}+\\begin\{bmatrix\} 0 & 1 & 0 \\end\{bmatrix\}+\\begin\{bmatrix\} 0 & 0 & 1 \\end\{bmatrix\}+ ... +\\begin\{bmatrix\} 0 & 1 & 0 \\end\{bmatrix\}\[100\]+\[010\]+\[001\]+...+\[010\]，因此这个这从图上我们可以直观的看出来 axis=0 这个轴被压缩了，也就是消失了。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NpbmF0XzQxMTA0MzUz_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
注：上图中的 sum of each row 这些文字我都是参考 [universal-function][] 上面一小节程序里的注释的，因此应该不会出错。

要是没搞懂的话，可以再来看看下面这个三维的例子。

>>> a = np.ones((2,3,4))  # 创建一个三维的数组
    >>> a
    array([[[1., 1., 1., 1.],
            [1., 1., 1., 1.],
            [1., 1., 1., 1.]],
    
           [[1., 1., 1., 1.],
            [1., 1., 1., 1.],
            [1., 1., 1., 1.]]])
    >>> a.shape # 第一个轴大小为2，第二个轴大小为3，第三个轴大小为4
    (2, 3, 4)
    >>> a.ndim  # 一共有三个轴
    3
    >>> a.sum() # 计算所有元素的总和
    24
    
    >>> a.sum(axis=0)
    array([[2., 2., 2., 2.],
           [2., 2., 2., 2.],
           [2., 2., 2., 2.]])
    >>> a.sum(axis=0).shape
    (3, 4)
    
    >>> a.sum(axis=1)
    array([[3., 3., 3., 3.],
           [3., 3., 3., 3.]])
    >>> a.sum(axis=1).shape
    (2, 4)
    
    >>> a.sum(axis=2)
    array([[4., 4., 4.],
           [4., 4., 4.]])
    >>> a.sum(axis=2).shape
    (2, 3)

参数指定为负数

>>> a.sum(axis=-1)  # 等价于 a.sum(axis=2)
    array([[4., 4., 4.],
           [4., 4., 4.]])
    >>> a.sum(axis=-2)  # 等价于 a.sum(axis=1)
    array([[3., 3., 3., 3.],
           [3., 3., 3., 3.]])
    >>> a.sum(axis=-3)  # 等价于 a.sum(axis=0)
    array([[2., 2., 2., 2.],
           [2., 2., 2., 2.],
           [2., 2., 2., 2.]])

参数指定为元组

>>> a.shape
    (2, 3, 4)
    >>> a.sum(axis=(0,1))
    array([6., 6., 6., 6.])
    >>> a.sum(axis=(0,1)).shape
    (4,)

**输出**

当我们输出数组时，NumPy 以与嵌套列表类似的方式显示它，但具有以下布局：

*  the last axis is printed from left to right,
 *  the second-to-last is printed from top to bottom,
 *  the rest are also printed from top to bottom, with each slice separated from the next by an empty line.

然后将一维数组打印为行，将二维数组打印为矩阵，将三维数组打印为矩阵列表。

>>> a = np.arange(6)                         # 1d array
    >>> print(a)
    [0 1 2 3 4 5]
    >>>
    >>> b = np.arange(12).reshape(4,3)           # 2d array
    >>> print(b)
    [[ 0  1  2]
     [ 3  4  5]
     [ 6  7  8]
     [ 9 10 11]]
    >>>
    >>> c = np.arange(24).reshape(2,3,4)         # 3d array
    >>> print(c)
    [[[ 0  1  2  3]
      [ 4  5  6  7]
      [ 8  9 10 11]]
     [[12 13 14 15]
      [16 17 18 19]
      [20 21 22 23]]]

当数组太大的时候，会省略显示一部分内容

>>> print(np.arange(10000))
    [   0    1    2 ..., 9997 9998 9999]

我们可以通过以下方式强制显示全：

>>> np.set_printoptions(threshold=np.nan)

[1]: https://blog.csdn.net/sinat_41104353/article/details/85210803#fn1
[2]: https://blog.csdn.net/sinat_41104353/article/details/85210803#fn2
[numpy.array]: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.array.html#numpy.array
[3]: https://blog.csdn.net/sinat_41104353/article/details/85210803#fn3
[Array creation routines]: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.array-creation.html#routines-array-creation
[numpy.zeros_shape_ dtype_float_ order_C]: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.zeros.html#numpy.zeros
[numpy.ones_shape_ dtype_None_ order_C]: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ones.html#numpy.ones
[numpy.arange_start_ _stop_ _step_ _dtype_None]: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.arange.html#numpy.arange
[numpy.linspace_start_ stop_ num_50_ endpoint_True_ retstep_False_ dtype_None]: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.linspace.html#numpy.linspace
[numpy.indices_dimensions_ dtype_class _int]: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.indices.html
[numpy.genfromtxt]: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.genfromtxt.html
[4]: https://blog.csdn.net/sinat_41104353/article/details/85210803#fn4
[https_stackoverflow.com_questions_3881453_numpy-add-row-to-array]: https://stackoverflow.com/questions/3881453/numpy-add-row-to-array
[https_stackoverflow.com_questions_15815854_how-to-add-column-to-numpy-array]: https://stackoverflow.com/questions/15815854/how-to-add-column-to-numpy-array
[arrays indexing]: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html
[5]: https://blog.csdn.net/sinat_41104353/article/details/85210803#fn5
[6]: https://blog.csdn.net/sinat_41104353/article/details/85210803#fn6
[numpy.sum_a_ axis_None_ dtype_None_ out_None_ keepdims_ initial]: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.sum.html#numpy.sum
[7]: https://blog.csdn.net/sinat_41104353/article/details/85210803#fn7
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NpbmF0XzQxMTA0MzUz_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20210728/402a5f79ac434c858ec8ab09245c8bf7.png
[universal-function]: https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/quickstart.html#universal-functions