1、Numpy ndarray对象
numpy ndarray对象是一个n维数组对象，ndarray只能存储一系列相同元素。
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#一维数组
[1,2,3,4] #shape(4,)
#二维数组
[[1,2,3,4]] #shape(1,4)
[[1,2,3,4],
[5,6,7,8]] #shape(2,4)
#三维数组
[
[[1,2,3],[4,5,6]],
[[7,8,9],[10,11,12]]
] #shape(2,2,3)
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2、创建numpy数组
numpy.array()使用说明：object是必须输入的参数，其余为可选参数。
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import numpy as np
np.array(object，dtype,copy=True,order,ndmin,subok=Fasle)
# object: 一个数组序列，例如[1,2,3,4]
# dtype: 更改数组内的数据类型
# copy: 数据源是ndarray时数组能否被复制，default=True
# order: 选择数组的内存布局，C(行序列)|F(列序列)|A(默认)
# ndmin: 数组维度
# subok: bool类型，True，使用object的内部数据类型；False,使用object的数组的数据类型，default=Fasle
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创建存储元素类型不同的数组：
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#int型
import numpy as np
a=np.array([1,2,3,4],dtype=int) #"dtype="可省略
print(a)
a.dtype
'''
输出：
[1 2 3 4]
dtype('int32')
'''
#float型
b=np.array([1,2,3,4],dtype=float)
print(b)
b.dtype
'''
输出：
[1. 2. 3. 4.]
dtype('float64')
'''
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创建生成器：
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a=np.array([i*10 for i in range(10)])
print(a)
b=np.array([i+2 for i in range(10)])
print(b)
'''
输出：
[ 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90]
[ 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]
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当输入的object元素有不同类型时,将保留存储空间最大的类型：
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x1=np.array([1,2,3,4,5.1])
print(x1)
x2=np.array([1,2,3,'a'])
print(x2)
x3=np.array([1,2.1,'a'])
print(x3)
'''
输出：
[1. 2. 3. 4. 5.1]
['1' '2' '3' 'a']
['1' '2.1' 'a']
'''
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当多维数组元素个数不一致时：
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x=np.array([[1,2,3],[1,2,3,4],[1,2,3,4,5]],dtype=object) #存储长度不一致序列时，应有“dtype=object”，否则会报错
print(x)
print(x.shape)
print(x.ndim) #输出数组的维度，2Darray强制转换成1Darray
'''
输出：
[list([1, 2, 3]) list([1, 2, 3, 4]) list([1, 2, 3, 4, 5])]
(3,)
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float强制转化int(向下取整)：
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a=np.array([1,2,3.1],int)
b=np.array([1,2,3.7],int)
print(a)
print(b)
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输出：
[1 2 3]
[1 2 3]
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用copy参数定义是否创建副本：
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#默认copy=True情况下，复制创建x1的副本为x2
x1=np.array([1,2,3])
x2=np.array(x1)
print('x1 ',id(x1),'x2',id(x2))
#更改x2的值，x1的值不会发生改变，反之，修改x1的值，x2也不会发生改变，因为二者地址不同
x2[2]=100
print('x1',x1)
print('x2',x2)
'''
输出：
x1 2055556179312 x2 2055300844976 x1 x2地址不同
x1 [1 2 3]
x2 [ 1 2 100]
'''
#copy=Fasle情况下，复制创建x1的副本为x2
x1=np.array([1,2,3])
x2=np.array(x1,copy=False)
print('x1 ',id(x1),'x2',id(x2))
#更改x2的值，x1的值会发生改变,且x1永远等于x2，因为二者地址相同
x2[2]=100
print('x1',x1)
print('x2',x2)
'''
输出：
x1 2055300125584 x2 2055300125584 x1 x2地址相同
x1 [ 1 2 100]
x2 [ 1 2 100]
'''
#另一种创建副本方法：copy() 这种方法更常用
x1=np.array([1,2,3])
x2=x1.copy()
print('x1 ',id(x1),'x2',id(x2))
#更改x2的值，x1的值不会发生改变
x2[2]=100
print('x1',x1)
print('x2',x2)
'''
输出：
x1 2055556233040 x2 2055556062160
x1 [1 2 3]
x2 [ 1 2 100]
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ps:如果直接用 x2=x1 的形式复制array,此时x1 x2 共用同一个地址
用ndmin改变数组维度(升维有效，降维无效)：
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a=np.array([1,2,3,4],ndmin=2)
print('a ',a)
b=np.array([[1,2],[1,2]],ndmin=3)
print('b ',b)
#2D降维成1D，但输出结果仍为2D
c=np.array([[1,2],[1,2]],ndmin=1)
print('c ',c)
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输出：
a [[1 2 3 4]]
b [[[1 2]
[1 2]]]
c [[1 2]
[1 2]]
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用subok参数(bool值)确定数据类型：
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x1=np.mat([1,2,3])
a1=np.array(x1) #存储为原类型
b1=np.array(x1,subok=True) #存储为数组类型
print('x1 ',type(x1),'a1 ',type(a1),'b1 ',type(b1))
#原始格式为list，无论subok为何值都转换成数组类型
x2=[[1,2],[1,2],[1]]
a2=np.array(x2,dtype=object) #存储为原类型
b2=np.array(x2,dtype=object,subok=True) #存储为数组类型
print('x2 ',type(x2),'a2 ',type(a2),'b2 ',type(b2))
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输出：
x1 <class 'numpy.matrix'> a1 <class 'numpy.ndarray'> b1 <class 'numpy.matrix'>
x2 <class 'list'> a2 <class 'numpy.ndarray'> b2 <class 'numpy.ndarray'>
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