# 多维数组ndarray
import numpy as np
ar = np.array([1,2,3,4,5,6,7])
print(ar) # 输出数组，注意数组的格式：中括号，元素之间没有逗号（和列表区分）
print(ar.ndim) # 输出数组维度的个数（轴数），或者说“秩”，维度的数量也称rank
print(ar.shape) # 数组的维度，对于n行m列的数组，shape为（n，m）
print(ar.size) # 数组的元素总数，对于n行m列的数组，元素总数为n*m
print(ar.dtype) # 数组中元素的类型，类似type()（注意了，type()是函数，.dtype是方法）
print(ar.itemsize) # 数组中每个元素的字节大小，int32l类型字节为4，float64的字节为8
print(ar.data) # 包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素，所以通常不需要使用这个属性。
ar # 交互方式下输出，会有array(数组)
# 数组的基本属性
# ① 数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推
# ② 在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量：
# 比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组
# 所以一维数组就是NumPy中的轴（axes），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。
# 而轴的数量——秩，就是数组的维数。
[1 2 3 4 5 6 7]
1
(7,)
7
int32
4
<memory at 0x0000000005927108>
Out[1]:
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
# 创建数组：array()函数，括号内可以是列表、元祖、数组、生成器等
ar1 = np.array(range(10)) # 整型
ar2 = np.array([1,2,3.14,4,5]) # 浮点型
ar3 = np.array([[1,2,3],('a','b','c')]) # 二维数组：嵌套序列（列表，元祖均可）
ar4 = np.array([[1,2,3],('a','b','c','d')]) # 注意嵌套序列数量不一会怎么样
print(ar1,type(ar1),ar1.dtype)
print(ar2,type(ar2),ar2.dtype)
print(ar3,ar3.shape,ar3.ndim,ar3.size) # 二维数组，共6个元素
print(ar4,ar4.shape,ar4.ndim,ar4.size) # 一维数组，共2个元素
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] <class ‘numpy.ndarray’> int32
[ 1. 2. 3.14 4. 5. ] <class ‘numpy.ndarray’> float64
[[‘1’ ‘2’ ‘3’]
[‘a’ ‘b’ ‘c’]] (2, 3) 2 6
[[1, 2, 3] (‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’)] (2,) 1 2
# 创建数组：arange()，类似range()，在给定间隔内返回均匀间隔的值。
print(np.arange(10)) # 返回0-9，整型
print(np.arange(10.0)) # 返回0.0-9.0，浮点型
print(np.arange(5,12)) # 返回5-11
print(np.arange(5.0,12,2)) # 返回5.0-12.0，步长为2
print(np.arange(10000)) # 如果数组太大而无法打印，NumPy会自动跳过数组的中心部分，并只打印边角：
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[ 0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]
[ 5 6 7 8 9 10 11]
[ 5. 7. 9. 11.]
[ 0 1 2 …, 9997 9998 9999]
# 创建数组：linspace():返回在间隔[开始，停止]上计算的num个均匀间隔的样本。
ar1 = np.linspace(2.0, 3.0, num=5)
ar2 = np.linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=False)
ar3 = np.linspace(2.0, 3.0, num=5, retstep=True)
print(ar1,type(ar1))
print(ar2)
print(ar3,type(ar3))
# numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
# start：起始值，stop：结束值
# num：生成样本数，默认为50
# endpoint：如果为真，则停止是最后一个样本。否则，不包括在内。默认值为True。
# retstep：如果为真，返回（样本，步骤），其中步长是样本之间的间距 → 输出为一个包含2个元素的元祖，第一个元素为array，第二个为步长实际值
[ 2. 2.25 2.5 2.75 3. ] <class ‘numpy.ndarray’>
[ 2. 2.2 2.4 2.6 2.8]
(array([ 2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ]), 0.25) <class ‘tuple’>
# 创建数组：zeros()/zeros_like()/ones()/ones_like()
ar1 = np.zeros(5)
ar2 = np.zeros((2,2), dtype = np.int)
print(ar1,ar1.dtype)
print(ar2,ar2.dtype)
print('------')
# numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C'):返回给定形状和类型的新数组，用零填充。
# shape：数组纬度，二维以上需要用()，且输入参数为整数
# dtype：数据类型，默认numpy.float64
# order：是否在存储器中以C或Fortran连续（按行或列方式）存储多维数据。
ar3 = np.array([list(range(5)),list(range(5,10))])
ar4 = np.zeros_like(ar3)
print(ar3)
print(ar4)
print('------')
# 返回具有与给定数组相同的形状和类型的零数组，这里ar4根据ar3的形状和dtype创建一个全0的数组
ar5 = np.ones(9)
ar6 = np.ones((2,3,4))
ar7 = np.ones_like(ar3)
print(ar5)
print(ar6)
print(ar7)
# ones()/ones_like()和zeros()/zeros_like()一样，只是填充为1
[ 0. 0. 0. 0. 0.] float64
[[0 0]
[0 0]] int32
[[0 1 2 3 4]
[5 6 7 8 9]]
[[0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0]]
[ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[[[ 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1.]]
[[ 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1.]]]
[[1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1]]
# 创建数组：eye()
print(np.eye(5))
# 创建一个正方的N*N的单位矩阵，对角线值为1，其余为0
[[ 1. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 1. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 1. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 1. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 1.]]
ndarray的数据类型
bool 用一个字节存储的布尔类型（True或False）
inti 由所在平台决定其大小的整数（一般为int32或int64）
int8 一个字节大小，-128 至 127
int16 整数，-32768 至 32767
int32 整数，-2 31 至 2 32 -1
int64 整数，-2 63 至 2 63 - 1
uint8 无符号整数，0 至 255
uint16 无符号整数，0 至 65535
uint32 无符号整数，0 至 2 ** 32 - 1
uint64 无符号整数，0 至 2 ** 64 - 1
float16 半精度浮点数：16位，正负号1位，指数5位，精度10位
float32 单精度浮点数：32位，正负号1位，指数8位，精度23位
float64或float 双精度浮点数：64位，正负号1位，指数11位，精度52位
complex64 复数，分别用两个32位浮点数表示实部和虚部
complex128或complex 复数，分别用两个64位浮点数表示实部和虚部