NumPy 数组切片及数据类型介绍

一辈子的思念

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：

1. arr[start:end:step]

复制代码

• 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：

1. import numpy as np
3. # 创建一维数组
4. arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
6. # 从第二个元素到第五个元素（不包括）
7. print(arr[1:5])  # 输出：array([2, 3, 4])
9. # 从头到尾，每隔一个元素
10. print(arr[::2])  # 输出：array([1, 3, 5, 7, 9])
12. # 从倒数第三个元素到倒数第一个元素
13. print(arr[-3:-1])  # 输出：array([8, 9])

复制代码

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：

1. arr[start_row:end_row, start_col:end_col:step]

复制代码

• 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：

1. import numpy as np
3. # 创建二维数组
4. arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
6. # 从第二行到第三行，第一列到第三列（不包括）
7. print(arr[1:3, 0:3])  # 输出：array([[4, 5, 6], [7, 8, 9]])
9. # 从第一行到第三行，每隔一列
10. print(arr[::2, :])  # 输出：array([[1, 3, 5], [7, 9]])
12. # 从第一行到第三行，第二列
13. print(arr[:, 1])  # 输出：array([2, 5, 8])

复制代码

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。

1. import numpy as np
3. arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
4. print(arr.dtype)

复制代码

输出：

1. int32

复制代码

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。

1. import numpy as np
3. arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype='float64')
4. print(arr)
5. print(arr.dtype)

复制代码

输出：

1. [1. 2. 3. 4. 5.]
2. float64

复制代码

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。

1. import numpy as np
3. arr = np.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5])
4. new_arr = arr.astype(int)
5. print(new_arr)
6. print(new_arr.dtype)

复制代码

输出：

1. [1 2 3 4 5]
2. int32

复制代码

NumPy 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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