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深入理解NumPy简明教程---数组2(numpy入门)
发布时间：2024-02-27推荐整理分享深入理解NumPy简明教程---数组2(numpy入门)，希望有所帮助，仅作参考，欢迎阅读内容。
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NumPy数组（2、数组的操作）
基本运算
数组的算术运算是按元素逐个运算。数组运算后将创建包含运算结果的新数组。
与其他矩阵语言不同，NumPy中的乘法运算符*按元素逐个计算，矩阵乘法可以使用dot函数或创建矩阵对象实现(后续章节会介绍)
有些操作符如+=和*=用来更改已存在数组而不创建一个新的数组。
当数组中存储的是不同类型的元素时，数组将使用占用更多位（bit）的数据类型作为其本身的数据类型，也就是偏向更精确的数据类型(这种行为叫做upcast)。
许多非数组运算，如计算数组所有元素之和，都作为ndarray类的方法来实现，使用时需要用ndarray类的实例来调用这些方法。
这些运算将数组看作是一维线性列表。但可通过指定axis参数（即数组的行）对指定的轴做相应的运算：
索引，切片和迭代
和列表和其它Python序列一样，一维数组可以进行索引、切片和迭代操作。
多维数组可以每个轴有一个索引。这些索引由一个逗号分割的元组给出。
当少于提供的索引数目少于轴数时，已给出的数值按秩的顺序复制，确失的索引则默认为是整个切片：
b[i]中括号中的表达式被当作i和一系列:，来代表剩下的轴。NumPy也允许你使用“点”像b[i,...]。
点(…)代表许多产生一个完整的索引元组必要的分号。如果x是秩为5的数组(即它有5个轴)，那么:
x[1,2,…] 等同于 x[1,2,:,:,:], x[…,3] 等同于 x[:,:,:,:,3] x[4,…,5,:] 等同 x[4,:,:,5,:]多维数组的遍历是以是第一个轴为基础的：
如果想对数组中每个元素都进行处理，可以使用flat属性，该属性是一个数组元素迭代器：
更多关于[]、…、newaxis、ndenumerate、indices、index exp的内容请参考NumPy示例
形状（shape）操作
更改数组的形状
数组的形状取决于其每个轴上的元素个数：
可以用多种方式修改数组的形状：
由ravel()展平的数组元素的顺序通常是“C风格”的，就是以行为基准，最右边的索引变化得最快，所以元素a[0,0]之后是a[0,1]。如果数组改变成其它形状(reshape)，数组仍然是“C风格”的。NumPy通常创建一个以这个顺序保存数据的数组，所以ravel()通常不需要创建起调用数组的副本。但如果数组是通过切片其它数组或有不同寻常的选项时，就可能需要创建其副本。还可以同过一些可选参数函数让reshape()和ravel()构建FORTRAN风格的数组，即最左边的索引变化最快。
reshape函数改变调用数组的形状并返回该数组，而resize函数改变调用数组自身。
如果在reshape操作中指定一个维度为-1，那么其准确维度将根据实际情况计算得到
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