作者：杰克，某生物科技公司AI主管，研究领域涉及NLP、知识图谱、深度学习等，曾带队获得DF平台上CCF大数据与计算智能大赛决赛三等奖。
Numpy数组基础
Python中的数据操作几乎是NumPy数组操作的同义词：甚至像Pandas这样的工具也是围绕NumPy数组构建的。本文将介绍几个使用NumPy数组操作来访问数据和子数组以及拆分、重塑和连接数组的示例。
本文将在这里介绍几类基本的数组操作：
数组的属性:确定数组的大小、形状、内存消耗和数据类型
数组的索引:获取和设置单个数组成员的值
数组的切片:在较大的数组中获取和设置更小的子数组
数组的重塑:改变给定数组的形状
数组的合并和拆分:将多个数组合并为一个，将一个数组拆分为多个
数组的属性
首先让我们讨论一些有用的数组属性。我们将从定义三个随机数组开始，即一维、二维和三维数组。我们将使用NumPy的随机数生成器，我们将seed设置一个值，以确保每次运行此代码时生成相同的随机数组：
每个数组都有ndim（维数）、shape（每个维的大小）和size（数组的总大小）等属性：
另一个有用的属性是dtype，数组的数据类型:
其他属性包括itemsize，它列出了每个数组成员的大小（以字节为单位）和nbytes，它列出了数组的总大小（以字节为单位）：
一般来说，我们期望nbytes等于itemsize乘以size。
数组索引：访问单个成员
如果您熟悉Python的标准列表索引，那么NumPy中的索引会感觉非常熟悉。在一个一维数组中，i^{th}值（从零开始计数）可以通过在方括号中指定所需的索引来访问，就像Python列表一样：
要从数组末尾索引，可以使用负索引：
在多维数组中，可以使用逗号分隔的索引元组访问成员：
也可以使用上述任何索引符号来修改值：
请记住，与Python列表不同，NumPy数组具有固定类型。这意味着，例如，如果您尝试将浮点值插入整数数组，该值将被静默截断。
数组切片：访问子数组
正如我们可以使用方括号访问单个数组成员一样，我们也可以使用方括号访问带有slice符号的子数组，由冒号(:)字符标记。NumPy切片语法遵循标准Python列表的语法；要访问数组x的一部分，请使用以下命令：
如果其中任何一个未指定，则默认为值start=0，stop=维度大小，step=1。我们将看看在一维和多维中访问子数组。
一维子数组
一个可能令人困惑的情况是当step值为负时。在这种情况下，start和stop的默认值被交换。这成为反转数组的便捷方式：
多维子数组
多维切片的工作方式相同，多个切片用逗号分隔。
例如：
最后，子数组维度甚至可以一起反转：
访问数组的行和列
一种常用的操作是访问数组的单行或单列。这可以通过结合索引和切片来完成，使用一个由单个冒号(:)标记的空切片：
在访问行的情况下，可以省略空切片以获得更紧凑的语法：
子数组作为无副本视图
关于数组切片的一件重要且非常有用的事情是它们返回数组数据的views而不是copies。这是NumPy数组切片不同于Python列表切片的一个地方：在列表中，切片将是副本。考虑我们之前的二维数组：
让我们从中提取一个2\times2子数组
现在如果我们修改这个子数组，我们会看到原来的数组被改变了！观察：
这种默认行为实际上非常有用：这意味着当我们处理大型数据集时，我们可以访问和处理这些数据集的各个部分，而无需复制底层数据缓冲区。
创建数组的副本
尽管数组视图有很好的特性，但有时在数组或子数组中显式复制数据是有用的。这可以使用copy()方法来很容易地完成：
如果我们现在修改这个子数组，原始数组不会被触及：
数组的重塑
另一种有用的操作类型是数组重塑。最灵活的方法是使用reshape方法。例如，如果要将数字1到9放入3\times3网格中，可以执行以下操作：
请注意，要使其正常工作，初始数组的大小必须与重塑数组的大小相匹配。在可能的情况下，reshape方法将使用初始数组的非副本视图，但对于不连续的内存缓冲区，情况并非总是如此。
另一种常见的重塑模式是将一维数组转换为二维行或列矩阵。这可以通过reshape方法来完成，或者更容易地通过在切片操作中使用newaxis关键字来完成：
数组的拼接和拆分
以上所有操作都在单个数组上工作。也可以将多个数组组合成一个数组，反过来也可以将一个数组拆分成多个数组。我们接下来看看这些操作。
数据拼接
NumPy中两个数组的拼接或连接主要是使用函数np.concatenate、np.vstack和np.hstack来完成的。np.concatenate将一个元组或数组列表作为它的第一个参数，我们可以在这里看到：
您还可以一次连接两个以上的数组：
它也可以用于二维数组：
对于混合维度的数组，使用np.vstack（垂直堆叠）和np.hstack（水平堆叠）函数会更清楚：
类似地，np.dstack将沿第三个轴堆叠数组。
数组的拆分
拼接的反向操作是拆分，它由函数np.split、np.hsplit和np.vsplit实现。对于其中的每一个，我们可以传递一个给出分割点的索引列表：
请注意，N个分割点将导致N+1个子数组。
相关函数np.hsplit和np.vsplit类似：
同样，np.dsplit将沿第三个轴拆分数组。
参考资料
TheBasicsofNumPyArrays(