3.4 NumPy數(shù)組對象基本操作

Python數(shù)據(jù)分析基礎與應用模塊3數(shù)據(jù)分析應用NumPy3.4NumPy數(shù)組對象基本操作1．普通索引運算2．切片索引運算NumPy數(shù)組的切片是使用形如[開始索引:結束索引:步長]的語法格式，通過指定開始索引（默認值無窮?。?、結束索引（默認值無窮大）和步長（默認值1），從數(shù)組中取出指定部分的元素并構成新的數(shù)組。3.4.1NumPy數(shù)組索引和切片3.4.1NumPy數(shù)組索引和切片（1）使用NumPy內置函數(shù)slice()構造切片對象NumPy內置函數(shù)slice()可以用來構造切片對象，該函數(shù)需要傳遞三個參數(shù)值分別是start（起始索引）、stop（終止索引）和step（步長），通過它可以實現(xiàn)從原數(shù)組的上切割出一個新數(shù)組。3.4.1NumPy數(shù)組索引和切片（2）使用省略號實現(xiàn)二維數(shù)組的切片操作切片還可以使用省略號“…”，如果在行位置使用省略號，那么返回值將包含所有行元素，反之，則包含所有列元素。①返回二維數(shù)組的第2列代碼如下：print(array1[...,1])輸出結果：[258]3.4.1NumPy數(shù)組索引和切片（2）使用省略號實現(xiàn)二維數(shù)組的切片操作②返回二維數(shù)組的第2行代碼如下：print(array1[1,...])輸出結果：[456]③返回二維數(shù)組第2列后的所有項代碼如下：print(array1[...,1:])[[23][56][89]]3.4.2NumPy副本和視圖1．賦值操作賦值操作是數(shù)組引用的一種方法。例如，將array1數(shù)組賦值給變量array2，被賦值后的變量array2與array1組具有相同的內存id。因此，無論操作array1、array2中哪個數(shù)組，另一個數(shù)組也會受到影響。2．通過數(shù)組切片創(chuàng)建數(shù)組視圖切片操作返回的是數(shù)組視圖，對數(shù)組視圖的修改會影響到原數(shù)組。3.4.2NumPy副本和視圖3．使用ndarray對象的view()方法返回一個新生成的數(shù)組副本ndarray對象的view()方法用于返回一個新生成的數(shù)組副本，因此對該數(shù)組的操作，不會影響到原數(shù)組。4．使用ndarray對象的copy()方法返回原數(shù)組的副本ndarray對象的copy()方法返回原數(shù)組的副本，對副本的修改不會影響到原數(shù)組。3.4.3NumPy數(shù)組高級索引1．利用整數(shù)數(shù)組進行索引利用整數(shù)數(shù)組進行索引，這里所說的整數(shù)數(shù)組可以是NumPy的ndarray對象，也可以是Python中內置的序列l(wèi)ist、元組tuple等可迭代類型。利用整數(shù)數(shù)組進行索引，它可以選擇數(shù)組中的任意一個元素，例如，選擇第幾行第幾列的某個元素。（1）對于一維數(shù)組，可以使用正向或負向索引值選擇一維數(shù)組中的任意一個元素，例如array1[[0,1,-1]]，分別取數(shù)組array1的第1、2以及最后一個一維數(shù)組元素。3.4.3NumPy數(shù)組高級索引（2）對于二維數(shù)組，通過數(shù)組元素的行索引值選擇二維數(shù)組中的任意一行，例如array2[[0,2]]，分別取array2的第1行和第3行。也可以通過數(shù)組元素的列索引值選擇二維數(shù)組的任意一列，這時行使用“:”或“…”進行選擇，例如array2[...,[0,2]]、array2[:,[0,2]]，分別取array2的第1列和第3列。（3）對于二維數(shù)組，通過數(shù)組元素的行索引值與列索引值配對組合選擇二維數(shù)組中的任意一個元素，例如array2[[0,1,2],[0,1,0]]，其中左側的括號[0,1,2]代表行索引，右側的括號[0,1,0]代表列索引，將行、列索引值組合會得到(0,0)、(1,1)和(2,0)，它們分別對應著輸出原數(shù)組中的索引位置對應的數(shù)組元素，即第1行第1列數(shù)據(jù)元素、第2行第2列數(shù)組元素、第3行第1列數(shù)組元素。3.4.3NumPy數(shù)組高級索引2．利用布爾類型的數(shù)組進行索引當輸出的結果需要經(jīng)過布爾運算（例如比較運算）時，此時會使用到另一種高級索引方式，即布爾數(shù)組索引。布爾數(shù)組索引通過布爾類型的數(shù)組對數(shù)組元素進行索引，布爾類型的數(shù)組可以通過手動設置布爾值構造，也可以通過關系運算來產生布爾類型的數(shù)組。3.4.3NumPy數(shù)組高級索引3．花式索引花式索引也可以理解為整數(shù)數(shù)組索引，但是它們之間又略有不同，花式索引也會生成一個新的副本。（1）一維數(shù)組使用花式索引當原數(shù)組是一維數(shù)組時，使用一維整型數(shù)組作為索引，那么索引結果就是相應索引位置上的元素。（2）二維數(shù)組使用花式索引如果原數(shù)組是二維數(shù)組，那么索引數(shù)組也需要是二維的，索引數(shù)組的元素值與被索引數(shù)組的每一行相對應。3.4.3NumPy數(shù)組高級索引3．花式索引（3）使用倒序索引數(shù)組實現(xiàn)花式索引代碼如下：print(array2[[-4,-2,-1]])輸出結果：[[891011][16171819][20212223]]3.4.3NumPy數(shù)組高級索引3．花式索引（4）同時使用多個索引數(shù)組調整原數(shù)組元素的順序還可以同時使用多個索引數(shù)組調整原數(shù)組元素的順序，但這種情況下需要添加np.ix_。代碼如下：print(array2[np.ix_([1,5,4,2],[0,3,1,2])])輸出結果如下：[[4756][20232122][16191718][811910]]3.4.4NumPy數(shù)組遍歷NumPy提供了一個迭代器對象nditer，它可以配合for循環(huán)完成對NumPy數(shù)組元素的遍歷操作。1．以默認遍歷順序遍歷NumPy數(shù)組（1）使用arange()函數(shù)創(chuàng)建一個3×4數(shù)組代碼如下：importnumpyasnparray1=np.arange(0,60,5)array2=array1.reshape(3,4)print(array2)3.4.4NumPy數(shù)組遍歷1．以默認遍歷順序遍歷NumPy數(shù)組（2）使用nditer迭代器,并使用for進行遍歷代碼如下：foriteminnp.nditer(array2):print(item,end="")輸出結果：05101520253035404550553.4.4NumPy數(shù)組遍歷1．以默認遍歷順序遍歷NumPy數(shù)組（3）對二維數(shù)組進行轉置操作代碼如下：array3=array2.Tprint(array3)輸出結果：#轉置數(shù)組array3[[02040][52545][103050][153555]]3.4.4NumPy數(shù)組遍歷1．以默認遍歷順序遍歷NumPy數(shù)組（4）二維數(shù)組array3轉置后遍歷輸出代碼如下：foriteminnp.nditer(array3):print(item,end="")輸出結果：05101520253035404550553.4.4NumPy數(shù)組遍歷2．以指定的遍歷順序遍歷NumPy數(shù)組在內存中，Numpy數(shù)組提供了兩種存儲數(shù)據(jù)的方式，分別是C-order（行優(yōu)先順序）與Fortrant-order（列優(yōu)先順序）。那么nditer迭代器又是如何處理具有特定存儲順序的數(shù)組呢？其實它選擇了一種與數(shù)組內存布局一致的順序，之所以這樣做，是為了提升數(shù)據(jù)的訪問效率。在默認情況下，當遍歷數(shù)組中元素的時候，不需要考慮數(shù)組的存儲順序，這一點通過遍歷上述數(shù)組的轉置數(shù)組已得以驗證。3.4.4NumPy數(shù)組遍歷3．遍歷數(shù)組時控制能否修改數(shù)組元素值nditer對象提供了一個可選參數(shù)op_flags，它表示能否在遍歷數(shù)組時對元素進行修改。它提供了以下三種模式。（1）read-only（只讀模式）在只讀模式下，遍歷時不能修改數(shù)組中的元素。（2）read-write（讀寫模式）在讀寫模式下，遍歷時可以修改元素值。（3）write-only（只寫模式）在只寫模式下，遍歷時可以修改元素值。3.4.5NumPy數(shù)組變維操作1．使用NumPy的ndim屬性查看數(shù)組的維度代碼如下：importnumpyasnparray1=np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,7],[9,10,11,23]])print(array1.ndim)輸出結果：23.4.5NumPy數(shù)組變維操作2．使用ndim參數(shù)創(chuàng)建不同維度的數(shù)組代碼如下：#輸出一個二維數(shù)組array2=np.array([1,2,3,4,5,6],ndmin=2)print(array2)print(array2.ndim)輸出結果：[[123456]]23.4.5NumPy數(shù)組變維操作3．使用reshape()函數(shù)實現(xiàn)數(shù)組變維數(shù)組的形狀指的是多維數(shù)組的行數(shù)和列數(shù)，Numpy庫提供的reshape()函數(shù)可以改變多維數(shù)組行數(shù)和列數(shù)，在不改變數(shù)組元素的前提下，修改數(shù)組的形狀，從而達到數(shù)組變維的目的，即對數(shù)組形狀的進行重塑，將3行2列的數(shù)組變維為2行3列的數(shù)組的示例如圖3-6所示。圖3-63行2列數(shù)組變維為2行3列數(shù)組示意圖3.4.6NumPy數(shù)組轉置操作1．使用numpy.transpose()函數(shù)和ndarray.T方法實現(xiàn)數(shù)組轉置操作numpy.transpose()函數(shù)用于將數(shù)組的維度值進行對換，例如二維數(shù)組維度(2,4)使用該方法對換后即可變?yōu)?4,2)。二維數(shù)組使用transpose()函數(shù)可以實現(xiàn)矩陣轉置，其語法格式如下：numpy.transpose(array,axes)其參數(shù)說明如下：?array：待轉置操作的數(shù)組?axes：為可選參數(shù)，元組或者整數(shù)列表，將會按照該參數(shù)進行轉置。ndarray.T的使用方法與transpose()函數(shù)類似，這里不再贅述。3.4.6NumPy數(shù)組轉置操作2．使用numpy.rollaxis()函數(shù)實現(xiàn)沿著指定的軸向后滾動至規(guī)定的位置numpy.rollaxis()函數(shù)的格式如下：numpy.rollaxis(array,axis,start)其參數(shù)說明如下：?array：NumPy數(shù)組；?axis：沿著哪條軸向后滾動，其它軸的相對位置不會改變；?start：默認以0軸開始，可以根據(jù)數(shù)組維度調整它的值。3.4.6NumPy數(shù)組轉置操作3．使用numpy.swapaxes()函數(shù)對數(shù)組的軸進行對換numpy.swapaxes()函數(shù)的語法格式如下：numpy.swapaxes(array,axis1,axis2)3.4.7連接與分割NumPy數(shù)組操作1．連接數(shù)組操作使用numpy.concatenate()函數(shù)連接數(shù)組numpy.concatenate()函數(shù)用于沿指定軸連接相同形狀的兩個或多個數(shù)組，其語法格式如下：numpy.concatenate((array1,array2,...),axis)其參數(shù)說明如下：?array1,array2,……：表示一系列相同類型的數(shù)組；?axis：沿著該參數(shù)指定的軸連接數(shù)組，默認為0。3.4.7連接與分割NumPy數(shù)組操作2．分割數(shù)組操作numpy.split()函數(shù)用于沿指定的軸將數(shù)組分割為多個子數(shù)組，其語法格式如下：numpy.split(array,indices_or_sections,axis)其參數(shù)說明如下：?array：被分割的數(shù)組。?indices_or_sections：若是一個整數(shù)，代表用該整數(shù)平均切分，若是一個數(shù)組，則代表沿軸切分的位置（左開右閉）。?axis：默認為0，表示橫向切分；為1時表示縱向切分。3.4.8NumPy數(shù)組元素增刪改查操作1．使用resize()函數(shù)和reshape()函數(shù)修改數(shù)組的形狀numpy的resize()函數(shù)用于返回指定形狀的新數(shù)組，其語法格式如下：numpy.resize(arr,shape)3.4.8NumPy數(shù)組元素增刪改查操作2．使用numpy.append()函數(shù)在數(shù)組的末尾添加元素值numpy的append()函數(shù)用于在數(shù)組的末尾添加元素值，且返回一個一維數(shù)組。其語法格式如下：numpy.append(array,values,axis=None)其參數(shù)說明如下：?array：待添加元素的數(shù)組；?values：向array數(shù)組中添加的值，需要和array數(shù)組的形狀保持一致；?axis：默認為None，返回的是一維數(shù)組；當axis=0時，追加的值會被添加到行，而列數(shù)保持不變；若axis=1時，追加的值會被添加到列，而行數(shù)保持不變。3.4.8NumPy數(shù)組元素增刪改查操作3．使用numpy.insert()函數(shù)沿指定軸在給定索引值的前一個位置插入相應的元素值numpy的insert()函數(shù)用于沿指定的軸，在給定索引值的前一個位置插入相應的元素值，如果沒有提供軸，則數(shù)組被展開為一維數(shù)組。其語法格式如下：numpy.insert(array,obj,values,axis)其參數(shù)說明如下：?array：待插入元素值的數(shù)組?obj：表示索引值，在該索引值之前插入values值；?values：待插入的值；?axis：指定的軸，如果未提供，則輸入數(shù)組會被展開為一維數(shù)組。3.4.8NumPy數(shù)組元素增刪改查操作4．使用numpy.delete()函數(shù)從數(shù)組中刪除指定的子數(shù)組numpy的delete()函數(shù)用于從數(shù)組中刪除指定的子數(shù)組，并返回一個新數(shù)組。它與insert()函數(shù)相似，若不提供axis參數(shù)，則輸入數(shù)組被展開為一維數(shù)組。其語法格式如下：numpy.delete(array,obj,axis)其參數(shù)說明如下：?array：待刪除子數(shù)組的數(shù)組；?obj：整數(shù)或者整數(shù)數(shù)組，表示要被刪除的數(shù)組元素或者子數(shù)組；?axis：沿著哪條軸刪除子數(shù)組。3.4.8NumPy數(shù)組元素增刪改查操作5．使用numpy.argwhere()函數(shù)獲取數(shù)組中非0元素的索引numpy的argwhere()函數(shù)用于返回數(shù)組中非0元素的索引，若是多維數(shù)組則返回行、列索引組成的索引坐標。3.4.9NumPy字符串處