在这里，我们将给大家分享关于大量使用numpy.array的知识，让您更了解大量使用抗生素会造成什么结果的本质，同时也会涉及到如何更有效地list（numpy_array）和numpy_array.t

在这里，我们将给大家分享关于大量使用numpy.array的知识，让您更了解大量使用抗生素会造成什么结果的本质，同时也会涉及到如何更有效地list（numpy_array）和numpy_array.tolist（）之间的区别、NDArray 与 numpy.ndarray 互相转换方式、NumPy - Ndarray 对象、Numpy array 合并的内容。

• 大量使用numpy.array（大量使用抗生素会造成什么结果）
• list（numpy_array）和numpy_array.tolist（）之间的区别
• NDArray 与 numpy.ndarray 互相转换方式
• NumPy - Ndarray 对象
• Numpy array 合并

大量使用numpy.array（大量使用抗生素会造成什么结果）

如果尝试在numpy中创建具有大量维的数组，则会引发异常：

In [1]: import numpy as npIn [2]: a = np.zeros((1,) * 33)---------------------------------------------------------------------------ValueError                                Traceback (most recent call last)<ipython-input-2-32dc30f6e439> in <module>()----> 1 a = np.zeros((1,) * 33)ValueError: sequence too large; must be smaller than 32

有没有简单的解决方法？

为什么numpy不允许创建此类数组的原因是什么？

答案1

从NumPy源代码：

/* * There are several places in the code where an array of dimensions * is allocated statically.  This is the size of that static * allocation. * * The array creation itself could have arbitrary dimensions but all * the places where static allocation is used would need to be changed * to dynamic (including inside of several structures) */#define NPY_MAXDIMS 32#define NPY_MAXARGS 32

您可以更改这些定义，并从源代码构建适合您需求的不兼容版本。

list（numpy_array）和numpy_array.tolist（）之间的区别

points = numpy.random.random((5,2))
print "Points type: " + str(type(points))

Points type: <type 'numpy.ndarray'>

points_list = list(points)
print points_list
print "Points_list type: " + str(type(points_list))

[array([ 0.15920058,0.60861985]),array([ 0.77414769,0.15181626]),array([ 0.99826806,0.96183059]),array([ 0.61830768,0.20023207]),array([ 0.28422605,0.94669097])]
Points_list type: 'type 'list''

points_list_alt = points.tolist()
print points_list_alt
print "Points_list_alt type: " + str(type(points_list_alt))

[[0.15920057939342847,0.6086198537462152],[0.7741476852713319,0.15181626186774055],[0.9982680580550761,0.9618305944859845],[0.6183076760274226,0.20023206937408744],[0.28422604852159594,0.9466909685812506]]

Points_list_alt type: 'type 'list''

NDArray 与 numpy.ndarray 互相转换方式

NDArray与numpy.ndarray互相转换

import numpy as np
from mxnet import nd
# numpy.ndarray 变 mx.NDArray
np_val = np.array([1, 2, 3])   # 定义一个numpy.ndarray
nd_val = nd.array(np_val)   # 深复制 
# NDArray 变 numpy.ndarray
np_val_ = nd_val.asnumpy()

NumPy与ndarray简介

NumPy简介

NumPy的全名为Numeric Python，是一个开源的Python科学计算库，它包括：

• 一个强大的N维数组对象ndrray；
• 比较成熟的（广播）函数库；
• 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；
• 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数

NumPy的优点：

• 对于同样的数值计算任务，使用NumPy要比直接编写Python代码便捷得多；
• NumPy中的数组的存储效率和输入输出性能均远远优于Python中等价的基本数据结构，且其能够提升的性能是与数组中的元素成比例的；
• NumPy的大部分代码都是用C语言写的，其底层算法在设计时就有着优异的性能，这使得NumPy比纯Python代码高效得多

当然，NumPy也有其不足之处，由于NumPy使用内存映射文件以达到最优的数据读写性能，而内存的大小限制了其对TB级大文件的处理；此外，NumPy数组的通用性不及Python提供的list容器。因此，在科学计算之外的领域，NumPy的优势也就不那么明显。

数组ndarray

NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray）,该对象是一个快速而灵活的大数据集容器，该对象由两部分组成：

• 实际的数据；
• 描述这些数据的元数据；

大部分的数组操作仅仅是修改元数据部分，而不改变其底层的实际数据。数组的维数称为秩，简单来说就是如果你需要获取数组中一个特定元素所需的坐标数，如a是一个2×3×4的矩阵，你索引其中的一个元素必须给定三个坐标a[x,y,z]，故它的维数就是3。而轴可以理解为一种对数组空间的分割，以数组a为例，如果我们以0为轴，那么a可以看成是一个由两个元素构成的数组，其中每个元素都是一个3×4的数组。

我们可以直接将数组看作一种新的数据类型，就像list、tuple、dict一样，但数组中所有元素的类型必须是一致的，Python支持的数据类型有整型、浮点型以及复数型，但这些类型不足以满足科学计算的需求，因此NumPy中添加了许多其他的数据类型，如bool、inti、int64、float32、complex64等。同时，它也有许多其特有的属性和方法。

常用ndarray属性：

dtype 描述数组元素的类型

shape 以tuple表示的数组形状

ndim 数组的维度

size 数组中元素的个数

itemsize 数组中的元素在内存所占字节数

T 数组的转置

flat 返回一个数组的迭代器，对flat赋值将导致整个数组的元素被覆盖

real/imag 给出复数数组的实部/虚部

nbytes 数组占用的存储空间

常用ndarray方法：

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

NumPy - Ndarray 对象

NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目。ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块。 ndarray中的每个元素是数据类型对象的对象(称为 dtype)。

从ndarray对象提取的任何元素(通过切片)由一个数组标量类型的 Python 对象表示。 下图显示了ndarray，数据类型对象(dtype)和数组标量类型之间的关系。

　基本的ndarray是使用 NumPy 中的数组函数创建的，如下所示：

　numpy.array

　它从任何暴露数组接口的对象，或从返回数组的任何方法创建一个ndarray。

1 numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

View Code

　　参数：

　　　　object 任何暴露数组接口方法的对象都会返回一个数组或任何(嵌套)序列。

　　　　dtype 数组的所需数据类型，可选。

　　　　copy 可选，默认为true，对象是否被复制。

　　　　order C(按行)、F(按列)或A(任意，默认)。

　　　　subok 默认情况下，返回的数组被强制为基类数组。 如果为true，则返回子类。

　　　　ndimin 指定返回数组的最小维数。

 示例：

Numpy array 合并

1、np.vstack () ：垂直合并

>>> import numpy as np
>>> A = np.array([1,1,1])
>>> B = np.array([2,2,2])
>>> print(np.vstack((A,B))) # vertical stack,属于一种上下合并,即对括号中的两个整体进行对应操作
[[1 1 1]
 [2 2 2]]

>>> C = np.vstack((A,B))
>>> print(A.shape,C.shape)
(3,) (2, 3)

2、np.hstack ()：水平合并

>>> D = np.hstack((A,B)) # horizontal stack,即左右合并
>>> print(D)
[1 1 1 2 2 2]
>>> print(A.shape,D.shape)
(3,) (6,)

3、np.newaxis (): 转置

>>> print(A[np.newaxis,:])
[[1 1 1]]
>>> print(A[np.newaxis,:].shape)
(1, 3)
>>> print(A[:,np.newaxis])
[[1]
 [1]
 [1]]
>>> print(A[:,np.newaxis].shape)
(3, 1)


>>> A = np.array([1,1,1])[:,np.newaxis]
>>> B = np.array([2,2,2])[:,np.newaxis]
>>> C = np.vstack((A,B))   # vertical stack
>>> D = np.hstack((A,B))   # horizontal stack
>>> print(D)
[[1 2]
 [1 2]
 [1 2]]
>>> print(A.shape,D.shape)
(3, 1) (3, 2)

4、np.concatenate (): 针对多个矩阵或序列的合并操作

#axis参数很好的控制了矩阵的纵向或是横向打印，相比较vstack和hstack函数显得更加
>>> C = np.concatenate((A,B,B,A),axis=0)
>>> print(C)
[[1]
 [1]
 [1]
 [2]
 [2]
 [2]
 [2]
 [2]
 [2]
 [1]
 [1]
 [1]]

>>> D = np.concatenate((A,B,B,A),axis=1)
>>> print(D)
[[1 2 2 1]
 [1 2 2 1]
 [1 2 2 1]]

今天的关于大量使用numpy.array和大量使用抗生素会造成什么结果的分享已经结束，谢谢您的关注，如果想了解更多关于list（numpy_array）和numpy_array.tolist（）之间的区别、NDArray 与 numpy.ndarray 互相转换方式、NumPy - Ndarray 对象、Numpy array 合并的相关知识，请在本站进行查询。