python中的list和array的不同之处
python中的list是python的内置数据类型,list中的数据类不必相同的,而array的中的类型必须全部相同。
在list中的数据类型保存的是数据的存放的地址,简单的说就是指针,并非数据,这样保存一个list就太麻烦了
例如list1=[1,2,3,'a']需要4个指针和四个数据,增加了存储和消耗cpu。
1、numpy中封装的array有很强大的功能,里面存放的都是相同的数据类型
[python] view plain copy
list1=[1,2,3,'a']
print list1
a=np.array([1,2,3,4,5])
b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
c=list(a) # array到list的转换
print a,np.shape(a)
print b,np.shape(b)
print c,np.shape(c)
运行结果:
[python] view plain copy
[1, 2, 3, 'a'] # 元素数据类型不同,并且用逗号隔开
[1 2 3 4 5] (5L,) # 一维数组,类型用tuple表示
[[1 2 3]
[4 5 6]] (2L, 3L)
[1, 2, 3, 4, 5] (5L,)
注意:
如果a是array,结果是:[1 2 3 4 5]
如果a是list,结果是:[1, 2, 3, 4, 5]
2、array的创建:参数既可以是list,也可以是元组.使用对应的属性shape直接得到形状
a=np.array((1,2,3,4,5))# 参数是元组
b=np.array([6,7,8,9,0])# 参数是list
c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 参数二维数组
print a
print b
print c
print c.shape
结果:
[1 2 3 4 5]
[6 7 8 9 0]
[[1 2 3]
[4 5 6]]
(2L, 3L)
3、也可以直接改变属性array的形状,-1代表的是自己推算。这里并不是T, reshape(())也可以
1)
c = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])
print c.shape # (3L, 4L)
c.shape=2,-1
print c.shape
c.shape=4,-1
print c.shape
结果:
(3L, 4L)
(2L, 6L)
(4L, 3L)
2)
c1 = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])
d=c1.reshape((4,-1))#d 已变成4 行3 列
d[1:2]=66 #把第1行所有元素变为66
print d
d[1:3]=66 #把第1,2 两行所有元素变为66
print d
结果:
[[ 1 2 3]
[66 66 66]
[ 6 7 7]
[ 8 9 10]]
[[ 1 2 3]
[66 66 66]
[66 66 66]
[ 8 9 10]]
X1=np.array([[1,2],[3,5],[1,9],[3,4],[1,8],[3,14],[1,10],[31,4]])
nn = np.array([2,3,5,7])
print X1[nn] #显示第2,3,5,7 行的内容
结果:
[[ 1 9]
[ 3 4]
[ 3 14]
[31 4]]
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