import?numpy?as?np?a?=?np.ones((4,5))print(a)print(np.sum(a==1))
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假定數(shù)組為a
可以先試用a==某個(gè)數(shù)，轉(zhuǎn)換為一個(gè)包含True或者False的數(shù)字，
等于該樹(shù)則為T(mén)rue，不等于則為False
True又可以當(dāng)作1，F(xiàn)alse可以當(dāng)作0
使用np.sum求和可以得到等于該數(shù)的總個(gè)數(shù)
python調(diào)用函數(shù)中的數(shù)組的方法：
在函數(shù)里面使用global定義一個(gè)全局變量，然后將數(shù)組賦值給這個(gè)變量，調(diào)用該函數(shù)，帶有數(shù)組的的這個(gè)全局變量就可以直接使用了
示例如下：
執(zhí)行結(jié)果如下：
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1、首先我們定義一個(gè)列表輸入一串大小不一的數(shù)字。
2、可以用sort()方法對(duì)定義的列表排序，注意，sort只是對(duì)列表排序，它沒(méi)有返回一個(gè)值。
3、輸入print列表名即可得到排序后的列表數(shù)據(jù)。
4、倒序可以用這個(gè)reverse方法，把元素位置倒轉(zhuǎn)過(guò)來(lái)。
5、然后再次print列表名，這樣就會(huì)得到倒轉(zhuǎn)順序之后的列表數(shù)據(jù)。
5、如圖兩相對(duì)比即實(shí)現(xiàn)了從高到低和從低到高排序。
numpy 是使用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析不可或缺的第三方庫(kù)，非常多的科學(xué)計(jì)算工具都是基于 numpy 進(jìn)行開(kāi)發(fā)的。
ndarray對(duì)象是用于存放同類(lèi)型元素的多維數(shù)組，是numpy中的基本對(duì)象之一，另一個(gè)是func對(duì)象。本文主要內(nèi)容是： 1 、簡(jiǎn)單介紹ndarray對(duì)象 ； 2、ndarray對(duì)象的常用屬性 ； 3、如何創(chuàng)建ndarray對(duì)象 ； 4、ndarray元素訪(fǎng)問(wèn) 。
它的維度以及個(gè)維度上的元素個(gè)數(shù)由 shape 決定。
標(biāo)題中的函數(shù)就是numpy的構(gòu)造函數(shù)，我們可以使用這個(gè)函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)ndarray對(duì)象。構(gòu)造函數(shù)有如下幾個(gè)可選參數(shù)：
實(shí)例：
接下來(lái)介紹ndarray對(duì)象最常用的屬性
實(shí)例：
使用 array 函數(shù)，從常規(guī)的python列表或者元組中創(chuàng)建數(shù)組，元素的類(lèi)型由原序列中的元素類(lèi)型確定。
實(shí)例：
subok 為 True ，并且object是ndarray子類(lèi)時(shí)（比如矩陣類(lèi)型），返回的數(shù)組保留子類(lèi)類(lèi)型
某些時(shí)候，我們?cè)趧?chuàng)建數(shù)組之前已經(jīng)確定了數(shù)組的維度以及各維度的長(zhǎng)度。這時(shí)我們就可以使用numpy內(nèi)建的一些函數(shù)來(lái)創(chuàng)建ndarray。
例如：函數(shù) ones 創(chuàng)建一個(gè)全1的數(shù)組、函數(shù) zeros 創(chuàng)建一個(gè)全0的數(shù)組、函數(shù) empty 創(chuàng)建一個(gè)內(nèi)容隨機(jī)的數(shù)組，在默認(rèn)情況下，用這些函數(shù)創(chuàng)建的數(shù)組的類(lèi)型都是float64，若需要指定數(shù)據(jù)類(lèi)型，只需要閑置 dtype 參數(shù)即可：
上述三個(gè)函數(shù)還有三個(gè)從已知的數(shù)組中，創(chuàng)建 shape 相同的多維數(shù)組： ones_like 、 zeros_like 、 empty_like ，用法如下：
除了上述幾個(gè)用于創(chuàng)建數(shù)組的函數(shù)，還有如下幾個(gè)特殊的函數(shù)：
特別地， eye 函數(shù)的全1的對(duì)角線(xiàn)位置有參數(shù)k確定
用法如下：
除了上面兩個(gè)函數(shù)還有其他幾個(gè)類(lèi)似的從外部獲取數(shù)據(jù)并創(chuàng)建ndarray，比如： frombuffer 、 fromfile 、 fromiter ，還沒(méi)用過(guò)，等用到了在詳細(xì)記錄
ndarray提供了一些創(chuàng)建二維數(shù)組的特殊函數(shù)。numpy中matrix是對(duì)二維數(shù)組ndarray進(jìn)行了封裝之后的子類(lèi)。這里介紹的關(guān)于二維數(shù)組的創(chuàng)建，返回的依舊是一個(gè)ndarray對(duì)象，而不是matrix子類(lèi)。關(guān)于matrix的創(chuàng)建和操作，待后續(xù)筆記詳細(xì)描述。為了表述方便，下面依舊使用 矩陣 這一次來(lái)表示創(chuàng)建的二維數(shù)組。
對(duì)于一維的ndarray可以使用python訪(fǎng)問(wèn)內(nèi)置list的方式進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)：整數(shù)索引、切片、迭代等方式
關(guān)于ndarray切片
與內(nèi)置list切片類(lèi)似，形式：
array[beg:end:step]
beg: 開(kāi)始索引
end: 結(jié)束索引（不包含這個(gè)元素）
step: 間隔
需要注意的是 ：
特別注意的是，ndarray中的切片返回的數(shù)組中的元素是原數(shù)組元素的索引，對(duì)返回?cái)?shù)組元素進(jìn)行修改會(huì)影響原數(shù)組的值
除了上述與list相似的訪(fǎng)問(wèn)元素的方式，ndarray有一種通過(guò) 列表 來(lái)指定要從ndarray中獲取元素的索引，例如：
多維ndarray中，每一維都叫一個(gè)軸axis。在ndarray中軸axis是非常重要的，有很多對(duì)于ndarray對(duì)象的運(yùn)算都是基于axis進(jìn)行，比如sum、mean等都會(huì)有一個(gè)axis參數(shù)（針對(duì)對(duì)這個(gè)軸axis進(jìn)行某些運(yùn)算操作），后續(xù)將會(huì)詳細(xì)介紹。
對(duì)于多維數(shù)組，因?yàn)槊恳粋€(gè)軸都有一個(gè)索引，所以這些索引由逗號(hào)進(jìn)行分割，例如：
需要注意的是 ：
多維數(shù)組的迭代
可以使用ndarray的 flat 屬性迭代數(shù)組中每一個(gè)元素
利用Counter函數(shù)，代碼如下：
import numpy as np
from collections import Counter
lst = [1, np.nan, 3, 4, np.nan, 5]
lstnan = np.isnan(lst)
lstcounts = Counter(lstnan)
print lstcounts
對(duì)Python中數(shù)組的幾種使用方法總結(jié)
今天小編就為大家分享一篇對(duì)Python中數(shù)組的幾種使用方法總結(jié)，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
二維數(shù)組的初始化
matirx_done = [[0 for i in range(0, len(matirx))]for j in range(0, len(matirx[0]))]
就將其初始化為一個(gè)與matrix相同大小的元素全為 0 的矩陣
數(shù)組的多級(jí)排序
在數(shù)組 idea_collect = [[3, 1, 2], [3, 2, 1], [3, 2, 2], [3, 1, 1]] 中, 先按照第二項(xiàng)排列, 再按照第三項(xiàng)倒序排列 可寫(xiě)為:
idea_collect.sort(key=lambda x: (x[1], -x[2]))
其中, x[1] 代表第二項(xiàng)正序排列, -x[2] 代表第三項(xiàng)倒序排列
排列結(jié)果為 [[3, 1, 2], [3, 1, 1], [3, 2, 2], [3, 2, 1]]
在一個(gè) class 中多個(gè)函數(shù)不傳參使用同一個(gè)數(shù)組
如例所示:
class Partition:
def __init__(self):
self.num_complete = []
def partition(self, num, start, end):
self.num_compelete = num
def partition_core(self):
del self.num_compelete[0]
其中,self.num_compelete就是 class 中兩個(gè)函數(shù)同時(shí)可以直接調(diào)用的數(shù)組, 不過(guò)最好先在def __init__中聲明這個(gè)數(shù)組
以上這篇對(duì)Python中數(shù)組的幾種使用方法總結(jié)就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了
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