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numpy的基本用法，适用于大气科学以及一些大数据处理的基本方法的总结

比较全的总结

大气科学

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32页

通过各方面资料的查阅，结合自己平时自己的应用经验，把网络上以及一些参考书上关于numpy的应用方法综合性地总结了一下。把一些零散的知识碎片整合化，同时舍弃了一些我觉得其他库能够做的更好的函数。为结合大气科学的pynio和pyngl这两个库打下基础。

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Numpy 基本用法

一、Numpy 模块简介：

numpy 是用于数据科学计算的基础模块，Python 提供了 array

模块，但并不支持多维，也没有各种运算函数。numpy 弥补了这些

缺点。numpy 底层使用 c 语言编写内部解锁了 GIL（全局解释器

锁），其对数组的操作速度不受 Python 解释器的限制，效率远高于

纯 Python 代码。同时它还可以作为用于整合 c/c++和 Fortran 代码

的工具包。它与其他用于数值计算的第三方库有较好的兼容性，可

以作为数值计算的核心基础库，是各个模块之间链接的纽带。

Numpy 提供了两种基本对象：一个是 ndarray（N-dimensional

Array Object）和 ufunc（Universal Function Object）。ndarray 是存

储单一数据类型的多维数组，而 ufunc 则是能够对数组进行处理的

函数。

比较特殊的，ndarray 有一个子类------矩阵对象

（matrix）。matrix 和 ndarray 在运算方面有些不同，数据类型也不

一样。而对 ndarray 提供的一些函数完全可以进行矩阵相关的运算。

所以可以说 ndarray 几乎可以完全替代 matrix，因而并不建议使用

matrix。

一般的，习惯性地导入库为 np（import numpy as np）

二、Numpy 数据类型

类型描述

bool 用一位存储的布尔类型（值为 True 或 False）

int 由所在平台决定其精度的整数（一般为 int32 或 int64）

int8 整数，范围为-128~127

int16 整数，范围为-32768~32767

int32 整数，范围为-2^31~2^32-1

int64 整数，范围为-2^63~2^63-1

uint8 无符号整数，范围为 0～225

uint16 无符号整数，范围为 0~65535

uint32 无符号整数，范围为 0～2^32-1

uint64 无符号整数，范围为 0~2^64-1

float16 半精度浮点数（16 位），其中用 1 位表示正负号，用 5

位表示指数，用 10 位表示尾数

float32 单精度浮点数（32 位），其中用 1 位表示正负号，用 8

位表示指数，用 23 位表示尾数

float64 或 float 双精度浮点数（64 位），其中用 1 位表示正负

号，用 11 位表示指数，用 52 位表示尾数

complex64 复数，分别用两个 32 位浮点数表示实部和虚部

complex128 或 complex 复数，分别用两个 64 位的浮点数表示

实部和虚部

三、ndarray 的属性说明

属性说明

ndim 返回 int。表示数组的维度

shape 返回 tuple。表示数组的尺寸，对于 n 行 m 列的数组，形

状为（n，m）

size 返回 int。表示数组的元素总数，等于数组形状的乘积

dtype 返回 data-type。描述数组中元素的类型

itemsize 返回 int。表示数组的每个元素大小（以字节为单位）。

例如，一个元素类型为 float64 的数组的 itemsize 属性值为

8（float64 占 64 个 bits，每个字节长度为 8，所以 64/8，占用 8 个

字节）。又如，一个元素类型为 complex32 的数组的 itemsize 的属

性为 4，即 32/8

四、ndarray 的创建及对其常见属性的查看

1、Numpy 提供的 array 函数可以创建一维和多维数组：

np.array（object，dtype=None，copy=True，order=‘K’，subok=Fal

se，ndmin=0）

参数说明：object 接收 array。表示要创建的数组。无默认

dtype 接收 data-type。表示数组所需数据类型。如果未给定，则选

择保存对象所需的最小类型。默认为 None

copy bool，如果为 True（默认值），则复制对象。否则，只有当

array 返回副本，obj 是嵌套序列，或者需要副本来满足任何其他要

求（dtype，顺序等）时，才会进行复制。（通常不用管这个，从来

没管过，管了才有可能出问题）

order 参数可选{‘K’，‘A’，‘C’，‘F’} ，指定阵列的内存布局。如果

object 不是数组，则新创建的数组将按 C 顺序排列（行优先），除

非指定了'F'，在这种情况下，它将采用 Fortran 顺序（列优先）。如

果 object 是一个数组，则默认为‘K’（通常也不用管这个，但这个可

以把内存排列改的和 Fortran 一样）

subok bool，如果为 True，则子类将被传递，否则返回的数组将被

强制为基类数组（默认）（这个通常也不用管）

ndmin 接收 int，指定生成数组应该具有的最小维数。默认为 None

out（返回值：ndarray）

根据个人经验，一般就涉及 object 和 dtype 两个参数。

下面举例：

import numpy as np

arr=np.array([1,2,3,4])#创建一个一维数组

print(arr)

Out：[1 2 3 4]#输出

arr2=np.array([[1,2,3],[1,2,3]],dtype='float')#创建一个二维

print(arr2) #float 型数组

Out：[[1. 2. 3.]

[1. 2. 3.]]

print(arr2.shape)#查看数组结构

Out：(2, 3)

#编程时常用到两个变量 a，b=arr2.shape 取维度。

arr2.shape=1,6#把 arr2 的维度由 2,3 改成了 1,6。

print(arr2) #看似成了一维数组，其实还是二维。

Out：[[1. 2. 3. 1. 2. 3.]] #一维的 shape 值为（1，）

print(arr2.dtype) #输出 arr2 的类型

Out:dtype('float64')

print(arr2.size) #输出 arr2 的元素个数

Out：6

print(arr2.itemsize) #输出 arr2 的每个元素大小

Out：8

2、array 是通过对创建的 Python 序列转换成数组，因而，在某

些方面效率不是很高，我们同样也能类似于 c 和 Fortran 那样创建数

组，当然还是有所不同，下面举几个例子

arr=np.zeros((2,3)) #定义一个（2,3）维度的 0 矩阵

print(arr) #默认是 float 型，也可以同 array 一样

Out：[[0. 0. 0.] #对它进行 dtype 的定义

[0. 0. 0.]]

arr=np.eye(3) #定义一个（3,3）的对角线为 1 的矩阵

print(arr) #默认也是 float 型，np.eye((3),dtype=’int’)

Out：[[1. 0. 0.] #同理也可以定义其他型

[0. 1. 0.]

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