python list转numpy.ndarray

时间: 2023-10-14 13:04:55 浏览: 77

Python中Numpy ndarray的使用详解

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### Python中Numpy ndarray的使用详解在Python编程语言中，`NumPy`（Numerical Python）是一个极其重要的库，它提供了大量的数学函数用于数值计算，并且是许多其他科学计算库的基础，比如Pandas、Matplotlib等。其中，`ndarray`（n-dimensional array object）是`NumPy`的核心数据结构，支持高效地执行各种数组操作。 #### 1. NumPy 数组类型及创建 `NumPy`数组与Python内置的列表相比，在存储和处理大量数值数据时更加高效。`ndarray`对象可以通过多种方式创建： - **通过`np.array`创建数组**： ```python import numpy as np m = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) # 定义一个整数数组 print(m) ``` 输出结果： ```plaintext array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) ``` - **指定数据类型**： ```python m = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]], dtype=np.float) # 创建浮点数数组 print(m) ``` 输出结果： ```plaintext array([[1., 2., 3.], [2., 3., 4.]]) ``` 可以查看数组的数据类型： ```python print(m.dtype) ``` 输出结果： ```plaintext float64 ``` - **获取数组的维度、形状和大小**： ```python print(m.shape) # 形状：2行3列 print(m.ndim) # 维度：2 print(m.size) # 元素个数：6 ``` #### 2. 特殊数组的创建方法除了使用`np.array`，还可以使用以下方法快速创建特定类型的数组： - **全零数组**： ```python m = np.zeros((2, 2)) print(m) ``` 输出结果： ```plaintext array([[0., 0.], [0., 0.]]) ``` - **全一数组**： ```python m = np.ones((2, 2, 3)) ``` - **填充数组**： ```python m = np.full((3, 4), 7) ``` - **单位矩阵**： ```python m = np.eye(3) print(m) ``` 输出结果： ```plaintext array([[1., 0., 0.], [0., 1., 0.], [0., 0., 1.]]) ``` - **按顺序生成数组**： ```python m = np.arange(20).reshape(4, 5) ``` - **随机数生成**： - **[0,1)之间的随机数**： ```python m = np.random.random((2, 3)) ``` - **指定范围内的随机整数**： ```python m = np.random.randint(1, 10, (2, 3)) ``` - **正态分布随机数**： ```python m = np.random.randn(2, 3) ``` - **从给定列表中随机选择元素**： ```python m = np.random.choice([10, 20, 30], (2, 3)) ``` - **贝塔分布随机数**： ```python m = np.random.beta(1, 10, (2, 3)) ``` #### 3. 数组操作 `NumPy`提供了丰富的操作数组的方法，包括算术运算、索引和切片等。 - **算术运算**： ```python a1 = np.array([1, 1, 1]) a2 = np.array([2, 2, 2]) print(a1 + a2) # 元素相加 print(a1 * 2) # 数组与标量相乘 a1 = np.array([1, 2, 3]) print(a1 ** 3) # 数组元素的立方 ``` - **索引和切片**： - **单维数组索引**： ```python a1 = np.array([1, 2, 3]) print(a1[1]) # 获取第二个元素 ``` - **多维数组索引**： ```python a3 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(a3[0, 0]) # 获取第一行第一个元素 print(a3[0][0]) # 等价于上一行 ``` - **数组统计操作**： ```python print(a3.sum(axis=0)) # 按列相加 print(a3.sum(axis=1)) # 按行相加 ``` #### 4. 矩阵的数学运算对于方阵，`NumPy`提供了丰富的数学运算功能： - **求解行列式**： ```python m = np.array([[1, 2, 3], [2, 2, 3], [2, 3, 4]]) print(np.linalg.det(m)) ``` 输出结果： ```plaintext 1.0 ``` 以上就是关于`NumPy`中`ndarray`的使用详解，包括了如何创建数组、数组的基本属性、特殊数组的创建方法以及基本的数组操作和数学运算。掌握这些内容将有助于更好地利用`NumPy`进行数据处理和分析。

可以使用numpy.array方法将Python列表转换为numpy数组。例如，如果列表名为my_list，可以使用以下代码来将其转换为numpy数组： ```python import numpy as np my_array = np.array(my_list) ``` 请注意，在这个例子中，我们导入了numpy库并使用np作为别名。这是Python中常见的导入约定。

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