如果您想了解如何将Numpy数组的元素分配给对象另一个Numpy数组的指针？的相关知识，那么本文是一篇不可错过的文章，我们将对numpy数组元素可以为不同类型进行全面详尽的解释，并且为您提供关于num
如果您想了解如何将 Numpy 数组的元素分配给对象另一个 Numpy 数组的指针？的相关知识，那么本文是一篇不可错过的文章，我们将对numpy数组元素可以为不同类型进行全面详尽的解释，并且为您提供关于numpy.random.random & numpy.ndarray.astype & numpy.arange、numpy.ravel()/numpy.flatten()/numpy.squeeze()、Numpy：数组创建 numpy.arrray() , numpy.arange()、np.linspace ()、数组基本属性、二维数组（解引用、指针数组、数组的指针）——C语言的有价值的信息。
本文目录一览：- 如何将 Numpy 数组的元素分配给对象另一个 Numpy 数组的指针？（numpy数组元素可以为不同类型）
- numpy.random.random & numpy.ndarray.astype & numpy.arange
- numpy.ravel()/numpy.flatten()/numpy.squeeze()
- Numpy：数组创建 numpy.arrray() , numpy.arange()、np.linspace ()、数组基本属性
- 二维数组（解引用、指针数组、数组的指针）——C语言
如何将 Numpy 数组的元素分配给对象另一个 Numpy 数组的指针？（numpy数组元素可以为不同类型）
如何解决如何将 Numpy 数组的元素分配给对象另一个 Numpy 数组的指针？
基本上，这就是我想要/期望的，
import numpy as npx = np.empty(2,dtype=np.ndarray)y = np.empty(2,dtype=np.ndarray)x[0] = np.zeros((2,2))x[1] = np.zeros((2,3))y[0] = np.zeros((5,1))y[1] = np.zeros((5,2))xy = np.empty(2,dtype=np.ndarray)xy[0] = x # this does xy[0] = contents(x)xy[1] = y # i want xy[1] = pointer(y)xy = xy + 1 # such that when xy''s elements are mutatedprint(xy[0][0]) # we see the change here# [[1. 1.]# [1. 1.]]print(x[0]) # and here as desired,but we don''t see the change here# [[0. 0.]# [0. 0.]]
当我将 xy 的元素分配给另一个 Numpy 数组 x 或 y 时，我希望将指向 x 或 y 的指针分配给 { {1}} 这样当 xy[i] 的元素被改变时，我们应该看到原始数组 xy 或 x 的变化。这可能吗？
numpy.random.random & numpy.ndarray.astype & numpy.arange
今天看到这样一句代码：
xb = np.random.random((nb, d)).astype(''float32'') #创建一个二维随机数矩阵（nb行d列）
xb[:, 0] += np.arange(nb) / 1000. #将矩阵第一列的每个数加上一个值要理解这两句代码需要理解三个函数
1、生成随机数
numpy.random.random(size=None)
size为None时，返回float。
size不为None时，返回numpy.ndarray。例如numpy.random.random((1,2))，返回1行2列的numpy数组
2、对numpy数组中每一个元素进行类型转换
numpy.ndarray.astype(dtype)
返回numpy.ndarray。例如 numpy.array([1, 2, 2.5]).astype(int)，返回numpy数组 [1, 2, 2]
3、获取等差数列
numpy.arange([start,]stop,[step,]dtype=None)
功能类似python中自带的range()和numpy中的numpy.linspace
返回numpy数组。例如numpy.arange(3)，返回numpy数组[0, 1, 2]
numpy.ravel()/numpy.flatten()/numpy.squeeze()
numpy.ravel(a, order=''C'')
Return a flattened array
numpy.chararray.flatten(order=''C'')
Return a copy of the array collapsed into one dimension
numpy.squeeze(a, axis=None)
Remove single-dimensional entries from the shape of an array.
相同点: 将多维数组 降为 一维数组
不同点:
ravel() 返回的是视图(view)，意味着改变元素的值会影响原始数组元素的值;
flatten() 返回的是拷贝，意味着改变元素的值不会影响原始数组;
squeeze()返回的是视图(view)，仅仅是将shape中dimension为1的维度去掉;
ravel()示例:
1 import matplotlib.pyplot as plt
2 import numpy as np
3
4 def log_type(name,arr):
5 print("数组{}的大小:{}".format(name,arr.size))
6 print("数组{}的维度:{}".format(name,arr.shape))
7 print("数组{}的维度:{}".format(name,arr.ndim))
8 print("数组{}元素的数据类型:{}".format(name,arr.dtype))
9 #print("数组:{}".format(arr.data))
10
11 a = np.floor(10*np.random.random((3,4)))
12 print(a)
13 log_type(''a'',a)
14
15 a1 = a.ravel()
16 print("a1:{}".format(a1))
17 log_type(''a1'',a1)
18 a1[2] = 100
19
20 print(a)
21 log_type(''a'',a)
flatten()示例
1 import matplotlib.pyplot as plt
2 import numpy as np
3
4 def log_type(name,arr):
5 print("数组{}的大小:{}".format(name,arr.size))
6 print("数组{}的维度:{}".format(name,arr.shape))
7 print("数组{}的维度:{}".format(name,arr.ndim))
8 print("数组{}元素的数据类型:{}".format(name,arr.dtype))
9 #print("数组:{}".format(arr.data))
10
11 a = np.floor(10*np.random.random((3,4)))
12 print(a)
13 log_type(''a'',a)
14
15 a1 = a.flatten()
16 print("修改前a1:{}".format(a1))
17 log_type(''a1'',a1)
18 a1[2] = 100
19 print("修改后a1:{}".format(a1))
20
21 print("a:{}".format(a))
22 log_type(''a'',a)
squeeze()示例：
1. 没有single-dimensional entries的情况
1 import matplotlib.pyplot as plt
2 import numpy as np
3
4 def log_type(name,arr):
5 print("数组{}的大小:{}".format(name,arr.size))
6 print("数组{}的维度:{}".format(name,arr.shape))
7 print("数组{}的维度:{}".format(name,arr.ndim))
8 print("数组{}元素的数据类型:{}".format(name,arr.dtype))
9 #print("数组:{}".format(arr.data))
10
11 a = np.floor(10*np.random.random((3,4)))
12 print(a)
13 log_type(''a'',a)
14
15 a1 = a.squeeze()
16 print("修改前a1:{}".format(a1))
17 log_type(''a1'',a1)
18 a1[2] = 100
19 print("修改后a1:{}".format(a1))
20
21 print("a:{}".format(a))
22 log_type(''a'',a)
从结果中可以看到，当没有single-dimensional entries时，squeeze()返回额数组对象是一个view,而不是copy。
2. 有single-dimentional entries 的情况
1 import matplotlib.pyplot as plt
2 import numpy as np
3
4 def log_type(name,arr):
5 print("数组{}的大小:{}".format(name,arr.size))
6 print("数组{}的维度:{}".format(name,arr.shape))
7 print("数组{}的维度:{}".format(name,arr.ndim))
8 print("数组{}元素的数据类型:{}".format(name,arr.dtype))
9 #print("数组:{}".format(arr.data))
10
11 a = np.floor(10*np.random.random((1,3,4)))
12 print(a)
13 log_type(''a'',a)
14
15 a1 = a.squeeze()
16 print("修改前a1:{}".format(a1))
17 log_type(''a1'',a1)
18 a1[2] = 100
19 print("修改后a1:{}".format(a1))
20
21 print("a:{}".format(a))
22 log_type(''a'',a)
Numpy：数组创建 numpy.arrray() , numpy.arange()、np.linspace ()、数组基本属性
一、Numpy数组创建
part 1：np.linspace(起始值，终止值，元素总个数
import numpy as np
''''''
numpy中的ndarray数组
''''''
ary = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(ary)
ary = ary * 10
print(ary)
''''''
ndarray对象的创建
''''''
# 创建二维数组
# np.array([[],[],...])
a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
print(a)
# np.arange(起始值, 结束值, 步长（默认1）)
b = np.arange(1, 10, 1)
print(b)
print("-------------np.zeros(数组元素个数, dtype=''数组元素类型'')-----")
# 创建一维数组：
c = np.zeros(10)
print(c, ''; c.dtype:'', c.dtype)
# 创建二维数组：
print(np.zeros ((3,4)))
print("----------np.ones(数组元素个数, dtype=''数组元素类型'')--------")
# 创建一维数组：
d = np.ones(10, dtype=''int64'')
print(d, ''; d.dtype:'', d.dtype)
# 创建三维数组：
print(np.ones( (2,3,4), dtype=np.int32 ))
# 打印维度
print(np.ones( (2,3,4), dtype=np.int32 ).ndim) # 返回：3（维）
结果图：
part 2 :np.linspace ( 起始值，终止值，元素总个数）
import numpy as np
a = np.arange( 10, 30, 5 )
b = np.arange( 0, 2, 0.3 )
c = np.arange(12).reshape(4,3)
d = np.random.random((2,3)) # 取-1到1之间的随机数，要求设置为诶2行3列的结构
print(a)
print(b)
print(c)
print(d)
print("-----------------")
from numpy import pi
print(np.linspace( 0, 2*pi, 100 ))
print("-------------np.linspace(起始值，终止值，元素总个数）------------------")
print(np.sin(np.linspace( 0, 2*pi, 100 )))
结果图：
二、Numpy的ndarray对象属性：
数组的结构：array.shape
数组的维度：array.ndim
元素的类型：array.dtype
数组元素的个数：array.size
数组的索引（下标）:array[0]
''''''
数组的基本属性
''''''
import numpy as np
print("--------------------案例1：------------------------------")
a = np.arange(15).reshape(3, 5)
print(a)
print(a.shape) # 打印数组结构
print(len(a)) # 打印有多少行
print(a.ndim) # 打印维度
print(a.dtype) # 打印a数组内的元素的数据类型
# print(a.dtype.name)
print(a.size) # 打印数组的总元素个数
print("-------------------案例2：---------------------------")
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a)
# 测试数组的基本属性
print(''a.shape:'', a.shape)
print(''a.size:'', a.size)
print(''len(a):'', len(a))
# a.shape = (6, ) # 此格式可将原数组结构变成1行6列的数据结构
# print(a, ''a.shape:'', a.shape)
# 数组元素的索引
ary = np.arange(1, 28)
ary.shape = (3, 3, 3) # 创建三维数组
print("ary.shape:",ary.shape,"\n",ary )
print("-----------------")
print(''ary[0]:'', ary[0])
print(''ary[0][0]:'', ary[0][0])
print(''ary[0][0][0]:'', ary[0][0][0])
print(''ary[0,0,0]:'', ary[0, 0, 0])
print("-----------------")
# 遍历三维数组:遍历出数组里的每个元素
for i in range(ary.shape[0]):
for j in range(ary.shape[1]):
for k in range(ary.shape[2]):
print(ary[i, j, k], end='' '')
结果图：
二维数组（解引用、指针数组、数组的指针）——C语言
二维数组
在说二维数组前先来说下一维数组中的指针数组和和数组的指针
一、一维数组中指针数组和数组指针的区别
指针数组：
1 int *p[5];[]的优先级比*高，首先它是一个数组，它的大小是5，它里面存放的数据类型是int *,也就是整型指针。 所以它叫指针数组，讲到底这个p是一个数组，数组内的元素是5个指针，而数组内的每一个指针指向一个int型的变量
数组的指针：
int (*p)[5];首先p是一个指针，指向大小为5的数组，因此这叫数组的指针，定义了一个指向5个元素的一维数组的指针。（括号优先）
二、两者在赋值时的区别
指针数组的赋值
1 #include <stdio.h>
2
3 main()
4 {
5 int *p[5];
6 int a = 10;
7
8 p[0] = &a;
9 printf("%d", *p[0]);
10 }
数组的指针的赋值
1 main()
2 {
3 int (*p)[5];
4 int a[5] = {1, 2, 3, 4, 5};
5
6 p = &a;
7 printf("%d", *p[0]);
8 }
三、关于数组的地址（这里只讨论一维\二维数组）
一维数组
1 int a[5];a表示的是数组的首地址，a等价于&a[0]
二维数组
1 int a[2][2] = {1, 2, 3, 4};a表示的整个数组的首地址，a[0]表示的是第一行的首地址，这两者者在数值上是一样的，但含义不同（或者说类型不同），数组名a是对于整个数组，a[0]是对于第一行
对二者（a、a[0]）的地址是否相同进行验证
1 #include <stdio.h>
2
3 int main()
4 {
5 int a[2][2] = {1, 2, 3, 4};
6
7 printf("%p\n%p\n", a, a[0]);
8
9 return 0;
10 }运行结果
在用数组的地址进行赋值的时候，虽然三者值相同，但是三者不可随意混用（以int a[2][2]为例）
a--------是int (*)[2]型
a[0]-----是int *型
对于a[0]和&a[0][0]，两个类型都是int *型的，所以下述两种赋值方法等价
第一种：
1 int a[2][2] = {1, 2, 3, 4};
2 int *p;
3 p = a[0];第二种：
1 int a[2][2] = {1, 2, 3, 4};
2 int *p;
3 p = &a[0][0];对于int a[2][2]来说，如果将a[0]改为&a[0]，那么&a[0]和a的类型相同，都为int (*)[2]类型，下面以int a[5][5]为例，列出了二维数组的元素在不同方式表达下的不同类型
也可以用一维指针数组来保存二维数组中某个元素的地址
1 int a[2][2] = {1, 2, 3, 4};
2 int *p[2];
3 p[0] = &a[0][0];
4 printf("%d", *p[0]);
四、二维数组的解引用
以二维数组a[2][3]={1, 2, 3, 4 ,5, 6};为例（第一维是行，第二维是列）
第一种：*(*a+1)--------等价于a[0][1]，因为*的优先级比+高，所以先解引用，进入第二维在第二维里面地址+1，再次解引用得到元素值
第二种：*(*(a+1))------等价于a[1][0]，比上面第一种多加了一个括号，括号优先级最高，先+1移动地址（注意是在第一维里面移动），然后解引用进入第二维，再解引用得到元素的值
第三种：*(&a[0][0]+1)--等价于a[0][1]，这里使用了&取地址符，将原本表示第一个元素的a[0][0]返回到第二个维度，然后第二维地址+1，再解引用得到元素的值
为方便读者理解下面上图
补充：
请读者先看下面的代码
1 #include <stdio.h>
2
3 main()
4 {
5 int a[2][3] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
6
7 printf("%d***%d", *(a[1]+1), (*a+1)[1]);
8 }*(a[1]+1)--------表示的是a[1][1]的值
(*a+1)[1]--------表示的是a[0][2]的值
为了方便描述先退回一维数组，以int a[5]来说，a表示的数组a的首地址，a[2]表示在a的基础上移动2个地址（注意a的类型是int *型的），再解引用得到元素的值，意思是a[2]
实际上包含了两步，第一步地址移动，第二步解引用得到元素的值（注意第二步，有点隐式转换的意思，经常被人忽略）
现在来解释上面的二维数组就容易多了
先来看第一个*(a[1]+1)，a[1]代表第二行的首地址，注意这里的维度已经是第二维度了，然后括号优先第二维地址+1，最后解引用得到元素的值
来看第二个(*a+1)[1]，这里提一句，因为[]的优先级是比*高的所以这里的括号不能去掉，第一步先解引用进入第二维度（*优先级高于+），然后第二维地址+1，然后再在当前基础上再移动一次地址，最后解引用
得到元素的值，这里可能有点绕，换个说法就是[1]是在当前维度进行移动，然后解引用（“当前维度”有点不太严谨，为了方便理解先将就这么用了）
拿a[2][1]来说，一共有四步，其中包含了两次地址移动，两次解引用，执行顺序是：地址移动->解引用->地址移动->解引用（这里提一句，[]的结合性是左结合的，所以在移动的时候先移动行（第一维）再移动列（第二维），小声BB）
详细步骤：第一步：在当前维度地址+2，因为a的维度是第一维，所以是第一维地址+2，即行+2
第二步：解引用进入第二维度
第三步：在当前维度地址+1，因为这时已经进入第二维，所以第二维地址+1，即列+1
第四步：解引用得到元素的值
今天关于如何将 Numpy 数组的元素分配给对象另一个 Numpy 数组的指针？和numpy数组元素可以为不同类型的讲解已经结束，谢谢您的阅读，如果想了解更多关于numpy.random.random & numpy.ndarray.astype & numpy.arange、numpy.ravel()/numpy.flatten()/numpy.squeeze()、Numpy：数组创建 numpy.arrray() , numpy.arange()、np.linspace ()、数组基本属性、二维数组（解引用、指针数组、数组的指针）——C语言的相关知识，请在本站搜索。
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