nditer-numpy.ndarray 多維數(shù)組的迭代操作

第nditer—numpy.ndarray多維數(shù)組的迭代操作補充：詳解Numpy.ndarray

向量、矩陣多維數(shù)組是數(shù)值計算中必不可少的工具；通過對數(shù)組數(shù)據(jù)進(jìn)行批量處理，避免了對數(shù)組元素顯式地進(jìn)行循環(huán)操作，這樣做的結(jié)果是可以得到簡潔、更易維護(hù)的代碼，并且可以使用更底層的庫來實現(xiàn)數(shù)組操作。因此，向量化計算相比按順序逐元素進(jìn)行計算要快得多。

在Python科學(xué)計算環(huán)境中，Numpy庫提供了用于處理數(shù)組的高效數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，且Numpy的核心是使用C語言實現(xiàn)的，提供了很多處理和處理數(shù)組的函數(shù)。

NumPy支持比Python更多種類的數(shù)字類型,有5種基本數(shù)字類型：

布爾值（bool）

整數(shù)（int）

無符號整數(shù)（uint）

浮點（float）

復(fù)數(shù)（complex）

Numpy庫的核心是表示同質(zhì)的多維數(shù)據(jù)——每個元素占用相同大小的內(nèi)存塊，并且所有塊都以完全相同的方式解釋。如何解釋數(shù)組中的每個元素由單獨的數(shù)據(jù)類型對象指定，其中一個對象與每個數(shù)組相關(guān)聯(lián)。除了基本類型（整數(shù)，浮點數(shù)等）之外，數(shù)據(jù)類型對象還可以表示數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

1、創(chuàng)建Numpy數(shù)組

NumPy提供了一個N維數(shù)組類型，即ndarray，它描述了相同類型的“項目”集合?？梢允褂美鏝個整數(shù)來索引項目。從數(shù)組中提取的項（例如，通過索引）由Python對象表示，其類型是在NumPy中構(gòu)建的數(shù)組標(biāo)量類型之一。數(shù)組標(biāo)量允許容易地操縱更復(fù)雜的數(shù)據(jù)排列。

ndarray與array的區(qū)別

np.array只是一個便捷的函數(shù)，用來創(chuàng)建一個ndarray，它本身不是一個類。

ndarray數(shù)組，是用np.ndarray類的對象表示n維數(shù)組對象

所以ndarray是一個類對象，而array是一個方法。

創(chuàng)建數(shù)組有5種常規(guī)機制：

從其他Python結(jié)構(gòu)（例如，列表，元組）轉(zhuǎn)換

numpy原生數(shù)組的創(chuàng)建（例如，arange、ones、zeros等）

從磁盤讀取數(shù)組，無論是標(biāo)準(zhǔn)格式還是自定義格式

通過使用字符串或緩沖區(qū)從原始字節(jié)創(chuàng)建數(shù)組

使用特殊庫函數(shù)（例如，random）

1、np.array

一個ndarray是具有相同類型和大小的項目的（通常是固定大小的）多維容器。尺寸和數(shù)組中的項目的數(shù)量是由它的shape定義，它是由N個非負(fù)整數(shù)組成的tuple（元組），用于指定每個維度的大小。數(shù)組中項目的類型由單獨的data-typeobject(dtype)指定，其中一個與每個ndarray相關(guān)聯(lián)。

與Python中的其他容器對象一樣，可以通過對數(shù)組進(jìn)行索引或切片（例如，使用N個整數(shù)）以及通過ndarray的方法和屬性來訪問和修改ndarray的內(nèi)容。

不同的是,ndarrays可以共享相同的數(shù)據(jù)，因此在一個ndarray中進(jìn)行的更改可能在另一個中可見。也就是說，ndarray可以是另一個ndarray的“view”，它所指的數(shù)據(jù)由“base”ndarray處理。ndarrays也可以是Python擁有的內(nèi)存strings或?qū)崿F(xiàn)buffer或數(shù)組接口的對象的視圖。

通過np.array()np.ndarray()創(chuàng)建

#Createanarray.

np.array(object,dtype=None,copy=True,order='K',subok=False,ndmin=0)

np.ndarray(shape,dtype=float,buffer=None,offset=0,strides=None,order=None)

一個ndarray是具有相同類型和大小的項目的多維容器。

尺寸和數(shù)組中的項目的數(shù)量是由它的shape定義，它是由N個非負(fù)整數(shù)組成的tuple（元組），用于指定每個維度的大小。

不同的是,ndarrays可以共享相同的數(shù)據(jù)，因此在一個ndarray中進(jìn)行的更改可能在另一個中可見。也就是說,ndarray可以是另一個ndarray的“view”，它所指的數(shù)據(jù)由“base”ndarray處理。ndarrays也可以是Python擁有的內(nèi)存strings或?qū)崿F(xiàn)buffer或數(shù)組接口的對象的視圖。

Examples：

np.array([1,2,3])

array([1,2,3])

np.array([1,2,3.0])

array([1.,2.,3.])

np.array([[1,2],[3,4]])

array([[1,2],

[3,4]])

np.array([1,2,3],ndmin=2)

array([[1,2,3]])

np.array([1,2,3],dtype=complex)

array([1.+0.j,2.+0.j,3.+0.j])

x=np.array([(1,2),(3,4)],dtype=[('a','i4'),('b','i4')])

x['a']

array([1,3])

np.array(np.mat('12;34'))

array([[1,2],

[3,4]])

np.array(np.mat('12;34'),subok=True)

matrix([[1,2],

[3,4]])

np.ndarray(shape=(2,2),dtype=float,order='F')

array([[-1.13698227e+002,4.25087011e-303],

[2.88528414e-306,3.27025015e-309]])#random

np.ndarray((2,),buffer=np.array([1,2,3]),

offset=_().itemsize,

dtype=int)#offset=1*itemsize,i.e.skipfirstelement

array([2,3])

2、基本屬性

數(shù)組屬性反映了數(shù)組本身固有的信息。通常，通過其屬性訪問數(shù)組允許您獲取并有時設(shè)置數(shù)組的內(nèi)部屬性，而無需創(chuàng)建新數(shù)組。公開的屬性是數(shù)組的核心部分，只有一些屬性可以有意義地重置而無需創(chuàng)建新數(shù)組。有關(guān)每個屬性的信息如下。

內(nèi)存布局

以下屬性包含有關(guān)數(shù)組內(nèi)存布局的信息：

方法描述

|ndarray.flags|有關(guān)數(shù)組內(nèi)存布局的信息。

|ndarray.shape|數(shù)組維度的元組。

|ndarray.strides|遍歷數(shù)組時每個維度中的字節(jié)元組。

|ndarray.ndim|數(shù)組維數(shù)。

|ndarray.data|Python緩沖區(qū)對象指向數(shù)組的數(shù)據(jù)的開頭。

|ndarray.size|數(shù)組中的元素數(shù)。

|ndarray.itemsize|一個數(shù)組元素的長度，以字節(jié)為單位。

|ndarray.nbytes|數(shù)組元素消耗的總字節(jié)數(shù)。

|ndarray.base|如果內(nèi)存來自其他對象，則為基礎(chǔ)對象。

數(shù)據(jù)類型

可以在dtype屬性中找到與該數(shù)組關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)類型對象：

方法|描述

|ndarray.dtype|數(shù)組元素的數(shù)據(jù)類型。

其他屬性

方法|描述

|ndarray.T|轉(zhuǎn)置數(shù)組。

|ndarray.real|數(shù)組的真實部分。

|ndarray.imag|數(shù)組的虛部。

|ndarray.flat|數(shù)組上的一維迭代器。

|ndarray.ctypes|一個簡化數(shù)組與ctypes模塊交互的對象。

3、Numpy原生數(shù)組創(chuàng)建ndarray

方法|描述

|eye(N[,M,k,dtype,order])|返回一個二維數(shù)組，對角線上有一個，其他地方為零

|identity(n[,dtype])|返回標(biāo)識數(shù)組。

|ones(shape[,dtype,order])|返回給定形狀和類型的新數(shù)組，并填充為1

|ones_like(a[,dtype,order,subok,shape])|返回形狀與類型與給定數(shù)組相同的數(shù)組。

|zeros(shape[,dtype,order])|返回給定形狀和類型的新數(shù)組，并用零填充。

|zeros_like(a[,dtype,order,subok,shape])|返回形狀與類型與給定數(shù)組相同的零數(shù)組。

|full(shape,fill_value[,dtype,order])|返回給定形狀和類型的新數(shù)組，并用fill_value填充

|full_like(a,fill_value[,dtype,order,…])|返回形狀和類型與給定數(shù)組相同的完整數(shù)組

|empty(shape[,dtype,order])|返回給定形狀和類型的新數(shù)組，而無需初始化條目

|empty_like(prototype[,dtype,order,subok,…])|返回形狀和類型與給定數(shù)組相同的新數(shù)組

zeros_like()、ones_like()、empty_like()等帶_like()的函數(shù)創(chuàng)建與參數(shù)數(shù)組的形狀及類型相同的數(shù)組。

frombuffer()、fromstring()、fromfile()等函數(shù)可以從字節(jié)序列或文件創(chuàng)建數(shù)組

4、np.arange

|方法|描述

|arange([start,]stop[,step,][,dtype])|返回給定間隔內(nèi)的均勻間隔的值。

|linspace(start,stop[,num,endpoint,…])|返回指定間隔內(nèi)的等間隔數(shù)字。

|logspace(start,stop[,num,endpoint,base,…])|返回數(shù)以對數(shù)刻度均勻分布。

|geomspace(start,stop[,num,endpoint,…])|返回數(shù)字以對數(shù)刻度（幾何級數(shù)）均勻分布。

|meshgrid(*xi,**kwargs)|從坐標(biāo)向量返回坐標(biāo)矩陣。

|mgridnd_grid|實例，它返回一個密集的多維“meshgrid”

|ogridnd_grid|實例，它返回一個開放的多維“meshgrid”

2、從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)創(chuàng)建

方法描述

|array(object[,dtype,copy,order,subok,ndmin])|創(chuàng)建一個數(shù)組

|asarray(a[,dtype,order])|將輸入轉(zhuǎn)換為數(shù)組

|asanyarray(a[,dtype,order])|將輸入轉(zhuǎn)換為ndarray，但通過ndarray子類

|ascontiguousarray(a[,dtype])|返回內(nèi)存中的連續(xù)數(shù)組（ndim=1）（C順序）

|asmatrix(data[,dtype])|將輸入解釋為矩陣

|copy(a[,order])|返回給定對象的數(shù)組副本

|frombuffer(buffer[,dtype,count,offset])|將緩沖區(qū)解釋為一維數(shù)組

|fromfile(file[,dtype,count,sep,offset])|根據(jù)文本或二進(jìn)制文件中的數(shù)據(jù)構(gòu)造一個數(shù)組

|fromfunction(function,shape,**kwargs)|通過在每個坐標(biāo)上執(zhí)行一個函數(shù)來構(gòu)造一個數(shù)組

|fromiter(iterable,dtype[,count])|從可迭代對象創(chuàng)建一個新的一維數(shù)組

|fromstring(string[,dtype,count,sep])|從字符串中的文本數(shù)據(jù)初始化的新一維數(shù)組

|loadtxt(fname[,dtype,comments,delimiter,…])|從文本文件加載數(shù)據(jù)

3、創(chuàng)建矩陣

方法|描述

|mat(data[,dtype])|將輸入解釋為矩陣

|bmat(obj[,ldict,gdict])|從字符