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深入理解NumPy简明教程---数组3（组合）(numpy使用心得)
发布时间：2024-02-27推荐整理分享深入理解NumPy简明教程---数组3（组合）(numpy使用心得)，希望有所帮助，仅作参考，欢迎阅读内容。
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前两篇文章对NumPy数组做了基本的介绍，本篇文章对NumPy数组进行较深入的探讨。首先介绍自定义类型的数组，接着数组的组合，最后介绍数组复制方面的问题。
自定义结构数组
通过NumPy也可以定义像C语言那样的结构类型。在NumPy中定义结构的方法如下：
定义结构类型名称；定义字段名称，标明字段数据类型。
这里student是自定义结构类型的名称，使用dtype函数创建，在第一个参数中，'names'和'formats'不能改变，names中列出的是结构中字段名称，formats中列出的是对应字段的数据类型。S表示字节长度的字符串，i表示位的整数，f表示位长度的浮点数。最后一个参数为True时，表示要求进行内存对齐。
字段中使用NumPy的字符编码来表示数据类型。更详细的数据类型见下表。
数据类型 字符编码 整数 i 无符号整数 u 单精度浮点数 f 双精度浮点数 d 布尔值 b 复数 D 字符串 S Unicode U Void V
在定义好结构类型之后，就可以定义以该类型为元素的数组了：
除了在每个元素中依次列出对应字段的数据外，还需要在array函数中最后一个参数指定其所对应的数据类型。
注：例子来源于张若愚的Python科学计算艺术的页。更多关于dtype的内容请参考《NumPy for Beginner》一书的第二章。
组合函数
这里介绍以不同的方式组合函数。首先创建两个数组：
水平组合
也可通过concatenate函数并指定相应的轴来获得这一效果：
垂直组合
同样，可通过concatenate函数，并指定相应的轴来获得这一效果。
深度组合
另外，还有深度方面的组合函数dstack。顾名思义，就是在数组的第三个轴（即深度）上组合。如下：
仔细观察，发现对应的元素都组合成一个新的列表，该列表作为新的数组的元素。
行组合
行组合可将多个一维数组作为新数组的每一行进行组合：
对于2维数组，其作用就像垂直组合一样。
列组合
列组合的效果应该很清楚了。如下：
对于2维数组，其作用就像水平组合一样。
分割数组
在NumPy中，分割数组的函数有hsplit、vsplit、dsplit和split。可将数组分割成相同大小的子数组，或指定原数组分割的位置。
水平分割
也调用split函数并指定轴为1来获得这样的效果：
垂直分割
垂直分割是沿着垂直的轴切分数组：
同样，也可通过solit函数并指定轴为1来获得这样的效果：
面向深度的分割
dsplit函数使用的是面向深度的分割方式：
复制和镜像（View）
当运算和处理数组时，它们的数据有时被拷贝到新的数组有时不是。这通常是新手的困惑之源。这有三种情况:
完全不复制
简单的赋值，而不复制数组对象或它们的数据。
视图(view)和浅复制
不同的数组对象分享同一个数据。视图方法创造一个新的数组对象指向同一数据。
切片数组返回它的一个视图：
深复制
这个复制方法完全复制数组和它的数据。
标签: numpy使用心得
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