1.Numpy的學習
1.1ndarray對象
用于存放同類型元素的多維數(shù)組
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
print(a)
[1 2 3]
使數(shù)組多余一個維度
import numpy as np
b = np.array([[1,2],[3,4]])
print(b)
[[1 2]
?[34]]
設(shè)置數(shù)組的最小維度
c = np.array([1,2,3,4],ndmin=2)
print(c)
[[1 2 3 4]]
2.Numpy數(shù)據(jù)類型
使用標量類型
import numpy as np
dt = np.dtype(np.int32)
print(dt)
int32
數(shù)據(jù)類型用字符串代替（int8 對應(yīng)i1，int16對應(yīng)i2,……）
import numpy as np
dt = np.dtype(
'i4')
print(dt)
int32
字節(jié)順序的標注
import numpy as np
dt = np.dtype(
'<i4')
print(dt)
int32
結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型的創(chuàng)建：類型字段與對應(yīng)的實際類型
import numpy as np
dt = np.dtype([(
'age',np.int8)])
print(dt)
[('age', 'i1')]
將數(shù)據(jù)類型應(yīng)用于ndarray對象
import numpy as np
dt = np.dtype([(
'age', np.int8)])
a = np.array([(
10,), (20,), (30,), ], dtype=dt)
print(a)
[(10,) (20,) (30,)]
類型字段名可用于存取實際的age列
import numpy as np
dt = np.dtype([(
'age',np.int8)])
a =np.array([(
10,),(20,),(30),],dtype = dt)
print(a['age'])
定義結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型student，包含字符串字段name，整型字段age和浮點字段marks，將這個數(shù)據(jù)類型應(yīng)用到對象student
import numpy as np
student = np.dtype([(
'name', 'S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')])
print(student)
[('name', 'S20'), ('age', 'i1'), ('marks','
將定義的數(shù)據(jù)類型應(yīng)用到對象中
import numpy as np
student = np.dtype([(
'name', 'S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')])
a = np.array([(
'abc',21,50),('xyz',18,75)],dtype = student)
print(student)
[(b'abc', 21, 50.) (b'xyz', 18, 75.)][if !supportAnnotations][a1][endif]?
每個內(nèi)建類型有其唯一對應(yīng)的字符代碼，如b表示布爾型，i表示整型，f表示浮點型。
[if !supportAnnotations]
[endif]
[if !supportAnnotations]
[endif][if !supportAnnotations][endif]
[if !supportAnnotations][a1][endif]顯示錯誤，b是什么？同時為什么沒有0？
[if !supportAnnotations]
[endif]
?
