numpy数组基础操作

#coding:utf-8
import numpy as np
if __name__ == '__main__':

    #创建数组
    x1 = np.random.randint(10, size=6)
    x2 = np.random.randint(10,size=(3,4))
    x3 = np.arange(10)

    '''
    #数组的属性
    print x2.ndim   #几维
    print x2.shape  #多少行列
    print x2.size   #元素个数
    print x2.dtype  #元素值类型

    #元素索引
    print x1
    print x1[1]
    print x1[-1] #最后一个
    print x2
    print x2[2,-1] #第3行最后一列
    print x3[3:-1]
    print x3[3:-1:2]
    print x3[::-1]

    #数组copy
    x2_t = x2.copy() #都copy
    x2_t = x2[1].copy() #copy一行
    print x2_t


    #数组重塑 （将一维的变为2维或3维。。。）
    print x3.reshape(2,5)
    print x3.reshape(len(x3), 1)
    print x3.reshape(-1,1)  #和上面的效果是一样的,变成1维的

    print x3[np.newaxis,3:10] #变成 [[3 4 5 6 7 8 9]]
    print x3[8:10,np.newaxis] #变成[[8][9]]

    #数组拼接(np.concatenate())
    x = np.array([1,2,3])
    y = np.array([4,5,6])
    print np.concatenate([x,y]) #concatenate 连接起来的意思
    x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
    y = np.array([[11,12,13],[14,15,16]])
    print np.concatenate([x,y]) #二维数组的拼接, 列数必须一样， 接在行后
    print np.concatenate([x,y],axis=1) #接在列后


    #数组堆砌 stack  横向v  纵向h
    x = np.array([1, 2, 3])
    y = np.array([[4,5,6],[7,8,9]])
    print np.vstack([y, x])
    y = np.array([4,5,6])
    print np.hstack([x,y])


    #数组分割 split  横纵分割 v h
    x = [1,2,3,4,5,6] #一维数组的split
    a,b,c = np.split(x, [3,5]) #分别在下标3前分割，5分割， 形成3个数组

    x = np.arange(16).reshape(4,4)#二维的split
    a, b = np.vsplit(x, [2]) #在下标2行前分割成两个二维数组
    print x
    print a
    print b
    a, b = np.hsplit(x,[2]) #第2列前分割
    print a
    print b
    '''