Python之Numpy庫（1）

Numpy的一些基本操作

1、使用Numpy打開文件： 

import numpy

txt = numpy.genfromtxt("數據統計.txt", delimiter=",", dtype=str)

delimiter表示元素之間通過","分隔，dtype表示默認使用的讀取方式，通常默認爲使用str值讀進來。

 

2、Numpy最核心的結構——numpy.array()

vector = numpy.array([5, 10, 15, 20])
print(vector)

得到一個一維數據，如下結果：

[ 5 10 15 20]

如果希望得到一個二維數據，可以將二維數據傳入numpy.array()

matrix = numpy.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30], [35, 40, 45]])
print(matrix)

得到的結果如下：

[[ 5 10 15]
 [20 25 30]
 [35 40 45]]

這裏需要注意的是，numpy.array()中所有的數據都需要用中括號括起來（二維數據需要使用2箇中括號），不然的話會報錯。

3、shape方法

使用shape方法可以瞭解當前array的結構情況，即行和列的情況。

vector = numpy.array([1, 2, 3, 4])
print(vector.shape)

#得到結果如下：
(4,)

表示：數據是一維的，共有4個元素。

matrix = numpy.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30], [35, 40, 45]])
print(matrix.shape)

#得到結果如下：
(3, 3)

表示：矩陣有3行，3列。

4、dtype方法

numbers = numpy.array([1, 2, 3, 4])
print(numbers.dtype)

# 運行結果：
int32

需要注意的是，使用numpy.array()傳入數據的時候，數據類型必須統一

numbers = numpy.array([1, 2, 3, 4.0])
print(numbers)
print(numbers.dtype)

#運行結果：
[1. 2. 3. 4.]
float64

可以發現，將numbers中的4改爲4.0後，打印出的結果都由int變成 了float形式，dtype類型也由int32變成了float64。

numbers = numpy.array([1, 2, 3, '4'])
print(numbers)
print(numbers.dtype)

#運行結果：
['1' '2' '3' '4']
<U11

同樣，元素的類型都變成了字符串。