numpy之数组基础

参考链接： Numpy 遍历数组

一维数组，多维数组： 

涉及方法 索引和切片 

展平 ravel 只显示变为一维数组的视图 flatten将多维数组变成一维数组后保存结果  

dtype显示数据类型，注意复数不能转换为整数和浮点数 

dtype 类的 itemsize 属性：单个数组元素在内存中占用的字节数 

数组的 shape 属性返回一个元组（tuple），元组中的元素即为NumPy数组每一个维度上的大小 

用元组设置维度 除了可以使用 reshape 函数，我们也可以直接用一个正整数元组来设置数组的维度 

str 属性可以给出数据类型的字符串表示，该字符串的首个字符表示字节序（endianness），后面如果还有字符的话，将是一个字符编码，接着一个数字表示每个数组元素存储所需的字节数。这里，字节序是指位长为32或64的字（word）存储的顺序，包括大端序（big-endian）和小端序（little-endian）。大端序是将最高位字节存储在最低的内存地址处，用 > 表示；与之相反，小端序 是将最低位字节存储在最低的内存地址处，用 < 表示。 

  transpose ：转置矩阵是很常见的操作 

 resize 和 reshape 函数的功能一样，但 resize 会直接修改所操作的数组 

组合数组：   

1、水平组合，函数hstack  或者 concatenate axis=1 

2、垂直组合， 函数vstack   或者 concatenate axis=0 

3、深度组合 dstack  将一系列数组沿着纵轴（深度）方向进行层叠组合  

4、列组合  column_stack 函数对于一维数组将按列方向进行组合  

5、行组合 row_stack 

数组分割： 

1、水平分割  hsplit 或者  split axis = 1  

2、垂直分割 vsplit 或者split axis=0 

3、深度分割 dsplit  

数组属性： 

1、dtype 

2、shape 

3、ndim 数组的维数 或者数组轴的个数  

4、size 数组元素的个数 

5、itemsize 数组元素在内存中所占的字节数  

6、nbytes  数组元素在内存中所占的总的字节数  相当于size的个数与itemsize的成绩 

7、T 与transpose函数一样 矩阵的转置矩阵、 

8、real imag  复数组成的数组的虚部和实部 

9、flat 属性将返回一个 numpy.flatiter 对象，这是获得 flatiter 对象的唯一方式，可以遍历多维数组 

函数： 

tolist 将numpy数组转换为python列表 

astype 转换数组时指定数据类型