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NumPy入门(5)

花匠小妙招
2024-12-05 20:24

代码来自于《Python数据科学手册》的代码复现。
来自和鲸科技（科赛）的K-lab项目

常规操作

name = ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'Doug'] age = [25, 45, 37, 19] weight = [55.0, 85.5, 68.0, 61.5] x = np.zeros(4, dtype=int) 1234

使用复合数据结构的结构化数组

data = np.zeros(4, dtype={'names' : ('name', 'age', 'weight'), 'formats' : ('U10', 'i4', 'f8')}) print(data.dtype) 12

[('name', '<U10'), ('age', '<i4'), ('weight', '<f8')] 1

U10表示“长度不超过10的Unicode字符串”， i4表示“4字节（32比特）整型”， f8表示“8字节（64比特）浮点型”

将列表数组放入数组中：

data['name'] = name data['age'] = age data['weight'] = weight print(data) 1234

[('Alice', 25, 55. ) ('Bob', 45, 85.5) ('Cathy', 37, 68. ) ('Doug', 19, 61.5)] 12

获取所有名字

data['name'] 1

array(['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'Doug'], dtype='<U10') 1

获取数据的第一行

data[0] 1

('Alice', 25, 55.) 1

获取最后一行的名字

data[-1]['name'] 1

'Doug' 1

获取年龄小于30岁的人的名字

data[data['age'] < 30]['name'] 1

array(['Alice', 'Doug'], dtype='<U10') 1

生成结构化数组

np.dtype({'names' : ('name', 'age', 'weight'), 'formats' : ('U10', 'i4', 'f8')}) 1

dtype([('name', '<U10'), ('age', '<i4'), ('weight', '<f8')]) 1

数值类型可以用Python类型或NumPy的dtype类型指定：

np.dtype({'names' : ('name', 'age', 'weight'), 'formats' : ((np.str_, 10), int, np.float32)}) 1

dtype([('name', '<U10'), ('age', '<i8'), ('weight', '<f4')]) 1

复合类型也可以是元组列表：

np.dtype([('name', 'S10'), ('age', 'i4'), ('weight', 'f8')]) 1

dtype([('name', 'S10'), ('age', '<i4'), ('weight', '<f8')]) 1

np.dtype('S10, i4, f8') 1

dtype([('f0', 'S10'), ('f1', '<i4'), ('f2', '<f8')]) 1

Numpy的数据类型

NumPy数据类型符号描述示例‘b’字节型np.dtype(‘b’)‘i’有符号整型np.dtype(‘i4’) == np.int32‘u’无符号整型np.dtype(‘u1’) == np.uint8‘f’浮点型np.dtype(‘f8’) == np.int64‘c’复数浮点型np.dtype(‘c16’) == np.complex128‘S’、 ‘a’字符串np.dtype(‘S5’)‘U’Unicode编码字符串np.dtype(‘U’) == np.str_‘V’原生数据，raw data (空，void)np.dtype(‘V’) == np.void