NumPy 数组切片及数据类型介绍
NumPy 数组切片NumPy 数组切片用于从数组中提取子集。它类似于 Python 中的列表切片，但支持多维数组。
一维数组切片
要从一维数组中提取子集，可以使用方括号 [] 并指定切片。切片由起始索引、结束索引和可选步长组成，用冒号 : 分隔。
语法：
arr
[*]start：起始索引（默认为 0）。
[*]end：结束索引（不包括）。
[*]step：步长（默认为 1）。
示例：
import numpy as np
# 创建一维数组
arr = np.array()
# 从第二个元素到第五个元素（不包括）
print(arr)# 输出：array()
# 从头到尾，每隔一个元素
print(arr[::2])# 输出：array()
# 从倒数第三个元素到倒数第一个元素
print(arr[-3:-1])# 输出：array()二维数组切片
要从二维数组中提取子集，可以使用逗号分隔的两个索引，每个索引表示相应维度的切片。
语法：
arr
[*]start_row：起始行索引（默认为 0）。
[*]end_row：结束行索引（不包括）。
[*]start_col：起始列索引（默认为 0）。
[*]end_col：结束列索引（不包括）。
[*]step：步长（默认为 1）。
示例：
import numpy as np
# 创建二维数组
arr = np.array([, , ])
# 从第二行到第三行，第一列到第三列（不包括）
print(arr)# 输出：array([, ])
# 从第一行到第三行，每隔一列
print(arr[::2, :])# 输出：array([, ])
# 从第一行到第三行，第二列
print(arr[:, 1])# 输出：array()练习
创建一个 5x5 的二维数组 arr，并打印以下子集：
[*]第一行的所有元素
[*]第二列的所有元素
[*]从左上角到右下角的对角线元素
[*]2x2 的子数组，从第二行第三列开始
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NumPy 数据类型
NumPy 数组由同类型元素组成，并具有指定的数据类型。数据类型定义了数组中元素的存储方式和允许的操作。
NumPy 中的数据类型
NumPy 具有比 Python 更丰富的基本数据类型，并使用首字母大写字符来表示它们：
[*]i: 整数（int）
[*]b: 布尔值（bool）
[*]u: 无符号整数（unsigned int）
[*]f: 浮点数（float）
[*]c: 复数浮点数（complex float）
[*]m: 时间差（timedelta）
[*]M: 日期时间（datetime）
[*]O: 对象（object）
[*]S: 字符串（string）
[*]U: Unicode 字符串（unicode string）
[*]V: 可变长度字节（void）
检查数组的数据类型
NumPy 数组具有一个属性 dtype，用于获取数组元素的数据类型。
import numpy as np
arr = np.array()
print(arr.dtype)输出：
int32使用指定数据类型创建数组
我们可以使用 np.array() 函数并指定 dtype 参数来创建具有指定数据类型的数组。
import numpy as np
arr = np.array(, dtype='float64')
print(arr)
print(arr.dtype)输出：
float64转换数组的数据类型
我们可以使用 astype() 方法转换现有数组的数据类型。
import numpy as np
arr = np.array()
new_arr = arr.astype(int)
print(new_arr)
print(new_arr.dtype)输出：
int32NumPy 数据类型简表
数据类型字符描述整数i有符号整数布尔值bTrue 或 False无符号整数u无符号整数浮点数f固定长度浮点数复数浮点数c复数浮点数时间差m时间间隔日期时间M日期和时间对象OPython 对象字符串S固定长度字符串Unicode 字符串U可变长度 Unicode 字符串可变长度字节V用于其他类型的固定内存块练习
创建以下 NumPy 数组，并打印它们的元素和数据类型：
[*]一个包含 10 个随机整数的数组。
[*]一个包含 5 个布尔值的数组。
[*]一个包含 7 个复杂数的数组。
[*]一个包含 10 个日期时间对象的数组。
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最后
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来源:https://www.cnblogs.com/xiaowange/p/18178304
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