ndarray可迭代对象,函数,运算

栏目: Python · 发布时间: 5年前

内容简介:以上实例不是使用标准 C 或者 Fortran 顺序,选择的顺序是和数组内存布局一致的,这样做是为了提升访问的效率,默认是行序优先(row-major order,或者说是 C-order)上面的所有都是,显示设置顺序,使用给定顺序,循环数据注意上面的循环都ndarray中的对象都是只读的,不能修改循环内容 eg: 打印迭代对象
import numpy as np
dt = np.arange(10).reshape((2,5))
print(dt)
for numbers in np.nditer(dt):
	print(numbers,end=' ')
复制代码

2. 循环转置之后的ndarray对象,记住转置方法transpose或者T

print(dt.T)
for numbers in np.nditer(dt.T):
	print(numbers,end=' ')
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以上实例不是使用标准 C 或者 Fortran 顺序,选择的顺序是和数组内存布局一致的,这样做是为了提升访问的效率,默认是行序优先(row-major order,或者说是 C-order)

  • 下面的按照列方式的访问
dt = np.arange(10).reshape((2,5))
print(dt)
# 强制使用C
print('显示设置使用C')
for members in np.nditer(dt,order='C'):
	print(members,end=' ')
else:
	print('')
# '强制使用F'
print('显示设置使用F')
for members in np.nditer(dt,order='F'):
	print(members,end=' ')
else:
	print('')
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上面的所有都是,显示设置顺序,使用给定顺序,循环数据

dt = np.arange(10).reshape((5,2))
print(dt)
print('copy对象使用F')
for members in np.nditer(dt.copy(order='F')):
	print(members,end=' ')
else:
	print('')
print('转置之后copy对象使用F')
for members in np.nditer(dt.T.copy(order='F')):
	print(members,end=' ')
else:
	print('')
复制代码

注意上面的循环都ndarray中的对象都是只读的,不能修改循环内容 eg: 打印迭代对象

Traceback (most recent call last):
  File "numpy.function.py", line 64, in <module>
    members[...] = members*2
ValueError: assignment destination is read-only

使用参数:op_flags=readwrite或者readonly
readwrite: 可修改
readonly: 只读的
复制代码

此外还可以指定nditer类拥有的构造器参数flags,参数:

  • c_index 可以跟踪 C 顺序的索引 和order='C'一致
  • f_index 可以跟踪 Fortran 顺序的索引 和order='F'一致multi-index每次迭代可以跟踪一种索引类型
  • external_loop 给出的值是具有多个值的一维数组,而不是零维数组可以理解为不是ndarray对象中的元素
dt = np.linspace(10,58,24,dtype='int').reshape((4,6))
print(dt)
print('打印迭代对象')
for members in np.nditer(dt,op_flags=['readwrite']):
	# print(members[...])
	members[...] = members*2
	print(members,end=' ')
else:
	print('')
print(dt)


dt = np.logspace(1,10,20,dtype='int').reshape((5,4))
print(dt)
# 遍历所有对象,合并成一个对象
for members in np.nditer(dt,flags=['external_loop'],order='F'):
	print(members,end=', ')
else:
	print('')
复制代码

如果两个对象是可以广播的,则可以迭代两个对象

dt1 = np.array([[2,3,4],[4,5,6],[6,53,2]])
dt2 = np.arange(3,12).reshape((3,3))
print('两个可迭代对象的元素是:')
for x,y in np.nditer([dt1,dt2]):
	print('{}:{}'.format(x,y),end=' ')
print('')
复制代码

下面全是numpy的一些函数,包括以下几大类:

  1. 修改数组形状 【必须显示的给定形状. eg:(4,5)】
  2. 翻转数组
  3. 修改数组维度
  4. 连接数组
  5. 分割数组
  6. 数组元素的添加与删除

np.reshape第三个参数 order='C','F','A' order:'C' -- 按行,'F' -- 按列,'A' -- 原顺序,'k' -- 元素在内存中的出现顺序。

print('函数相关!')
# reshape
dt = np.asarray([[1,2,3,4],[4,5,6,7],[5,6,7,8]])
print(dt)
dt = np.reshape(dt,(2,6))
print(dt)
dt = dt.reshape((6,2))
print(dt)
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flat元素可迭代对象,注意是个对象

print('原始数组')
for i in dt:
	print(i)
print('flat元素可迭代后的数组')
for members in dt.flat:
	print(members)
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flatten,返回一组拷贝,并且对拷贝所做的修改不会影响原始数组,类似于deepcopy,格式如下:ndarray.flatten(order='C') order:'C' -- 按行,'F' -- 按列,'A' -- 原顺序,'K' -- 元素在内存中的出现顺

print('flatten元素可迭代后的数组')
for members in dt.flatten(order='C'):
	print(members)
复制代码

不同风格的展开数组,以 C 风格展开数组和以 F 风格顺序展开的数组

flatten意思是变平,展平

print('使用flatten展平对象')
print(dt.flatten())
print(dt.flatten(order='F'))
# print(dt.flat())
复制代码

np.ravel展平对象,这个是数组视图(view,有点类似 C/C++引用reference的意味),修改会影响原始数组。order:'C' -- 按行,'F' -- 按列,'A' -- 原顺序,'K' -- 元素在内存中的出现顺序。该函数接收两个参数:数组和顺序,ravel(dt,order='C')

print('使用ravel展平对象')
print(dt.ravel())
print(dt.ravel(order='F'))
复制代码
  • 翻转数组
  • dt.transpose() 【开始的时候已经使用过】
  • dt.T 和上面的函数一致
  • rollaxis 向后翻转指定轴
  • swapaxes 交换两个轴
print('数组转置')
print(dt)
print('数组转置T')
print(dt.T)
print('数组转置transpose')
print(dt.transpose())
复制代码

2019-06-30,太多了,无法一次整理完成 ...待续

数组的rollaxis,交换两个轴

print(np.rollaxis(dt,0,1))
复制代码

数组函数包括:

  1. 位运算
  2. 字符串函数
  3. 数学函数
  4. 算数函数
  5. 统计函数
  6. 排序,条件刷新函数
  7. 字节交换

以上所述就是小编给大家介绍的《ndarray可迭代对象,函数,运算》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

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