Numpy array数据的增、删、改、查

>>> import numpy as np

>>> a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])#创建3行2列二维数组。

>>> a

array([[1, 2],

  [3, 4],

  [5, 6]])

>>> a = np.zeros(6)#创建长度为6的，元素都是0一维数组

>>> a = np.zeros((2,3))#创建3行2列，元素都是0的二维数组

>>> a = np.ones((2,3))#创建3行2列，元素都是1的二维数组

>>> a = np.empty((2,3)) #创建3行2列,未初始化的二维数组

>>> a = np.arange(6)#创建长度为6的，元素都是0一维数组array([0, 1, 2, 3, 4, 5])

>>> a = np.arange(1,7,1)#结果与np.arange(6)一样。第一，二个参数意思是数值从1?6,不包括7.第三个参数表步长为1.

a = np.linspace(0,10,7) # 生成首位是0，末位是10，含7个数的等差数列[ 0.   1.66666667 3.33333333 5.   6.66666667 8.33333333 10.  ]

a = np.logspace(0,4,5)#用于生成首位是10**0，末位是10**4，含5个数的等比数列。[ 1.00000000e+00 1.00000000e+01 1.00000000e+02 1.00000000e+03 1.00000000e+04]

>>> a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])

>>> b = np.array([[10,20],[30,40],[50,60]])

>>> np.vstack((a,b))

array([[ 1, 2],

  [ 3, 4],

  [ 5, 6],

  [10, 20],

  [30, 40],

  [50, 60]])

>>> np.hstack((a,b))

array([[ 1, 2, 10, 20],

  [ 3, 4, 30, 40],

  [ 5, 6, 50, 60]])

>>> a = np.array([[1],[2]])

>>> a

array([[1],

  [2]])

>>> b=([[10,20,30]])#生成一个list，注意，不是np.array。

>>> b

[[10, 20, 30]]

>>> a+b

array([[11, 21, 31],

  [12, 22, 32]])

>>> c = np.array([10,20,30])

>>> c

array([10, 20, 30])

>>> c.shape

(3,)

>>> a+c

array([[11, 21, 31],

  [12, 22, 32]])

>>> a

array([[1, 2],

  [3, 4],

  [5, 6]])

>>> a[0] # array([1, 2])

>>> a[0][1]#2

>>> a[0,1]#2

>>> b = np.arange(6)#array([0, 1, 2, 3, 4, 5])

>>> b[1:3]#右边开区间array([1, 2])

>>> b[:3]#左边默认为 0array([0, 1, 2])

>>> b[3:]#右边默认为元素个数array([3, 4, 5])

>>> b[0:4:2]#下标递增2array([0, 2])

cond = numpy.array([True,False,True,False])

a = numpy.where(cond,-2,2)# [-2 2 -2 2]

cond = numpy.array([1,2,3,4])

a = numpy.where(cond>2,-2,2)# [ 2 2 -2 -2]

b1 = numpy.array([-1,-2,-3,-4])

b2 = numpy.array([1,2,3,4])

a = numpy.where(cond>2,b1,b2) # 长度须匹配# [1,2,-3,-4]

>>> a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])

>>> a[0] = [11,22]#修改第一行数组[1,2]为[11,22]。

>>> a[0][0] = 111#修改第一个元素为111,修改后，第一个元素“1”改为“111”。

>>> a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])

>>> b = np.array([[10,20],[30,40],[50,60]])

>>> a+b #加法必须在两个相同大小的数组键间运算。

array([[11, 22],

  [33, 44],

  [55, 66]])

>>> a = np.array([[1],[2]])

>>> a

array([[1],

  [2]])

>>> b=([[10,20,30]])#生成一个list，注意，不是np.array。

>>> b

[[10, 20, 30]]

>>> a+b

array([[11, 21, 31],

  [12, 22, 32]])

>>> c = np.array([10,20,30])

>>> c

array([10, 20, 30])

>>> c.shape

(3,)

>>> a+c

array([[11, 21, 31],

  [12, 22, 32]])

>>> a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])

>>> a*2#相当于a中各个元素都乘以2.类似于广播。

array([[ 2, 4],

  [ 6, 8],

  [10, 12]])

>>> a**2

array([[ 1, 4],

  [ 9, 16],

  [25, 36]])

>>> a>3

array([[False, False],

  [False, True],

  [ True, True]])

>>> a+3

array([[4, 5],

  [6, 7],

  [8, 9]])

>>> a/2

array([[0.5, 1. ],

  [1.5, 2. ],

  [2.5, 3. ]])

>>> a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])

>>> a[0]

array([1, 2])

>>> a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])

>>> np.delete(a,1,axis = 0)#删除a的第二行。

array([[1, 2],

  [5, 6]])

>>> np.delete(a,(1,2),0)#删除a的第二，三行。

array([[1, 2]])

>>> np.delete(a,1,axis = 1)#删除a的第二列。

array([[1],

  [3],

  [5]])

>>> a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])

>>> np.hsplit(a,2)#水平分割（搞不懂，明明是垂直分割嘛？）

[array([[1],

  [3],

  [5]]), array([[2],

  [4],

  [6]])]

>>> np.split(a,2,axis = 1)#与np.hsplit(a,2)效果一样。

>>> np.vsplit(a,3)

[array([[1, 2]]), array([[3, 4]]), array([[5, 6]])]

>>> np.split(a,3,axis = 0)#与np.vsplit(a,3)效果一样。