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from numpy import *

print(eye(4)) 打印4行4列的数组，每个数后面都有小数点，第n行第n列的数都为一，其余为0（1<=n<=4）import numpy as np

import numpy as np

a=np.array([1,2,3])创建一个ndarray对象 ndarray是多维数组 dimensional 维度

print(a.dtype)打印数据类型 int32表示4字节的整形

print(a.shape)打印数组的元素个数

a=np.array([1,2],[3,4])二维数组

print(a.shape)打印出(2,2)

a=np.array([1,2,3,4,5],ndmin=2) ndmin制定最小维度

a=np.array([1,2,3,4],dtype=complex) 指定数据类型为复数类型

b=np.dtype(np.int32)指定数据类型对象,也可写float32

a=np.array([1,2,3],dtype=b)创建数组，指定数据类型

dt=np.dtype([('age',np.int8)])定义一个1字节的int型 age是字段名

a=np.array([(10),(20),(30)],dtype=dt)#用dt数据类型创建数组

print(a)打印数组

st=dtype([('name','S20'),('age','i4'),('marks','f4')])S20是指定长度为20个字符，超出范围会从第一个开始取值 i4和f4都是4字节的数据类型,i4的取值范围是-2147483648~2147483647,f4的取值范围是-3.4×10^38~3.4×10^38 i4和f4超出数据范围不会报错但是会输出和原数不同的数

student=np.array([('zhang',18,60),('li',22,80)])创建数组

print(student)

a=np.arange(20)在0~19范围内创建数组

b=slice(0,9,2)包括0不包括9 步长为2 从0开始数每隔1个数就打印一个元素

print(a[b])

print(a[0:9:2])两步合成一步的切片

print(a[2:])从2到底,步长为1

a=np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])

print(a[1:])打印第二行及往后的数（1表示数组的索引 ...表示无数行或无数列）

print(a[...,1)打印第二列

print(a[1,...])打印第二行

print(a[...,1:])打印第二列及往后

print(a[1:,1:])打印第二行第二列及往后

a数组和b数组相乘变成[ 10 40 90 160],相加变成[ 11 22 33 44]前提是两个数组维度和形状一样

a=np.array([1,2,3,4])

b=np.array([10,20,30,40])

c=a+b

print(c)

print('---------b数组乘以a数组的每一行数据-----------')

a=np.array([[0,0,0],

           [10,10,10],

           [20,20,20],

           [30,30,30]])

b=np.array([1,2,3])

print(a*b)

结果：

[[ 0 0 0]

[10 20 30]

[20 40 60]

[30 60 90]]

l=np.tile(b,(4,1))重复b数组的各个维度 打印四行1,2,3,一列[1,2,3]

print(l)

print(a+l)第一行是[1 2 3] 第二行的每一个元素前面加一个1，第三行的每一个元素前面加一个2，第四行的每一个元素前面加一个3

a=np.arange(10).reshape(2,5)改变数组形状为2行5列

a=np.arange(6).reshape(2,3)

for x in np.nditer(a):迭代输出元素

　　print(x,end=",")遍历后的数以逗号分隔

a=np.arange(9).reshape(3,3)

for i in a:

　　print(i)每次输出一行元素

for i in a.flat:

　　print(i)迭代输出

print('#复制一份数据,复制的数据形状变成了4,2 原数据是2,4没有改变形状')

a=np.arange(8).reshape(2,4)

print(a.flatten().reshape(4,2))

print(a.ravel().reshape(3,4))也是复制数组

a=np.arange(12).reshape(3,4)

print(np.transpose(a))兑换数组维度3,4变成4,3

a=np.arange(4).reshape(1,4)

print(np.broadcast_to(a,(4,4)))数组变成4,4，下面的3行都是相同的数据

a=np.array([[1,2],[3,4]])

b=np.array((5,6],[7,8]))

print(np.concatenate((a,b)))连接数组，变成4,2 行变列不变

print(np.stack((a,b)))按照0轴的方向连接，变成3维

a=np.arange(9)

b=np.split(a,3)分割数组，把a切成三份数组

print(b)

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

b=np.append(a,[7,8,9])在数组的后面添加一行数组 变成了一维数组

print(b)

import numpy as np

e=np.empty([3,4],dtype=float,order='C')创建空数组。C是行优先按行排序 F是列优先按列排序

print(e)

z=np.zeros([4,5],dtype=int,order='C')创建0数组，所有元素都是0

o=np.ones([4,2],dtype=[('x','i1'),('y','i2')],order='C')创建1数组 x表示行y表示列 'C' 用于 C 的行数组，'F' 用于 FORTRAN 的列数组

从已有数组中创建数组

x=[1,2,3]

a=np.asarray(x,dtype='f2')

print(a)

元组转变为数组

t=(1,2,3)

b=np.asarray(t)

print(b)

将元组列表转变为数组

l=[(1,2,3),(4,5)]

c=np.asarray(l,dtype=object) 

print(c)

print(c.__len__())打印c的长度，有几行

r=np.arange(10,20,2,dtype=float)切片， 10~19的范围内每+2就取一个值

print(r)

a=np.logspace(1.0,3.0,num=10)#num是5个数,默认底数为10不能修改,10^1~10^3生成5个等比数列 等比为1.668100537

print(a)

最后

以上就是迷人蚂蚁为你收集整理的网络爬虫__numpy的全部内容，希望文章能够帮你解决网络爬虫__numpy所遇到的程序开发问题。

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