Python Numpy中的ndarray介绍

ndarray是Numpy中一个重要的数据结构，它是一个多维数组，可以用于存储和处理大量的数据。本攻略将详细介绍Python Numpy中的ndarray。

导入Numpy模块

在使用Numpy模块之前，需要先导入它。可以以下命令在Python脚本中导入Numpy模块：

import numpy as np

在上面的示例中我们使用import关键字导入了Numpy模块，并将其重命名为np，以便在代码中更方便地使用。

创建ndarray

可以使用以下方法一个ndarray：

1. 使用np.array()函数创建

可以使用np.array()函数创建一个ndarray，例如：

import numpy as np

# 创建一个一维数组
a = np.array([1, 2, 3])

# 创建一个二维数组b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 创建一个三维数组
c = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

在上面的示例中，我们分别使用np.array()函数创建了一个一维数组a、一个二维数组b和一个三维数组c。

2. 使用np.zeros()函数创建

可以使用np.zeros()函数创建一个全为0的ndarray，例如：

import numpy as np

# 创建一个全为0的一维数组
a = np.zeros(3)

# 创建一个为0的二维数组
b = np.zeros((2, 3))

# 创建一个全为的三维数组
c = np.zeros((2, 2, 2))

在上面的示例中，我们分别使用np.zeros()函数创建了一个全为0的一维数组a、一个全为0的二维数组b和一个全为0的三维数组``。

3. 使用np.ones()函数创建

可以使用np.ones()函数创建一个全为1的ndarray，例如：

import numpy as np

# 创建一个全为1的一维数组
a = np.ones(3)

# 创建一个全为1的二维数组
b = np.ones((2 3))

# 创建一个全为1的三维数组c = np.ones((2, 2, 2))

在上面的示例中，我们分别使用np.ones()函数创建了一个全为1的一维数组a、一个全为1的二维数组b和一个全为1的三维数组c。

4. 使用`np.arange函数创建

可以使用np.arange()函数创建一个等差数列的ndarray，例如：

import numpy as np

# 创建一个等差数列的一维数组
a = np.arange(1, 4)

# 创建一个等差数列的二维数组
b = np.arange(1,7).reshape(2, 3)

# 创建一个等差数列的三维数组
c = np.arange1, 9).reshape(2, 2, 2)

在上面的示例中，我们分别使用np.arange()函数创建了一个等差数列的一维数组a、一个等差数列的二维数组b和一个等差数列的三维数组c。

ndarray的属性

ndarray有以下一些重要的属性：

1. ndarray.shape

shape属性返回一个元组，表示ndarray的形状，例如：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
a = np.array([[, , 3], [4, 5, 6]])

# 打印形状
print(a.shape)

在上面的示例中，我们首先使用np.array()函数创建了一个二维数组a，并将结果保存在变量a中。接着，使用shape属性打印出了ndarray的形状。

输出为：

``(2, 3)

### 2. `ndarray.ndim`

`ndim`属性返回一个整数，表示`ndarray`的维度，例如：

```python
import numpy as np

# 创建一个三维数组
a = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8])

# 打印维度
print(a.ndim)

在上面的示例中，我们首先使用np.array()函数创建了一个三维数组a，并将结果保存在变量a中。接着，使用ndim属性打印出了ndarray的维度。

结果为：

3
``### 3. `ndarray.size`

`size`属性返回一个整数，表示`ndarray`中元素的总数，例如：

```python
import numpy as np

# 创建一个二维数组
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 打印元素总数
print(a.size)

在上面的例中，我们首先使用np.array()函数创建了一个二维数组a，并将结果保存在变a中。接着，使用size属性打印出了ndarray中元素的总数。

输出结果为：

6
`

## 示例一：使用ndarray进行矩阵乘法

下面是一个使用`ndarray`进行矩阵乘法的示例：

```python
import numpy as np

# 创建两个二维数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 矩阵乘法
c = np.dot(a, b)

# 打印结果
print(c)

在上面的示例中，我们首先使用np.array()函数创建了两个二维数组a和b，并将结果保存在变量a和b中。接着，使用np.dot()函数进行矩阵乘法，将结果保存在变量c中。最后，print()`函数打印出了结果。

输出结果为：

[[19 22]
 [43 50]]

示例二：使用ndarray进行数组切

下面是一个使用ndarray进行数组切片的示例：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
a = np.array([[1, 2, 3], [, 5 ], [7, 8, 9]])

# 数组切片
b = a[1:, :2]

# 打印结果
print(b)

在上面的示例中，我们首先使用np.array()函数创建了一个二维数组a，并将结果保存在变a中。接着，使用数组切片将a的第二行及以后的和第一列及以前的列切出来，将结果保存在变量b中。最后，使用print()函数打印出了结果输出结果为：

[[4 5]
 [7 8]]

结语

本攻略详细介绍了Python Numpy中的ndarray，包括创建ndarray、ndarray的属性、ndarray进行矩阵乘法和数组切片等。同时，本攻略还提供了两个示例，分别演示了如何使用ndarray进行矩阵乘法和数组切片。掌握这些用法可以帮助我们更好地处理和分析数据。

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/16984.html