NumPy 数组切片及数据类型介绍

NumPy（Numerical Python）是Python中用于科学计算的核心库之一，它提供了一个强大的数组对象（ndarray）以及针对这些数组对象的各种操作和函数。在 NumPy 中，数组切片是一种重要的操作，用于获取数组的子集。同时，NumPy 中的数据类型（dtype）决定了数组的存储方式和数据类型。下面我们将详细介绍NumPy数组切片和数据类型。

数组切片

在NumPy中，数组切片允许你使用类似于Python列表的语法来获取数组的子集。数组切片返回的是原始数组的视图，因此对切片的修改也会影响原始数组。数组切片的语法如下：

arr[start:stop:step]

• start：切片起始位置的索引，默认为0。
• stop：切片结束位置的索引（不包含），默认为数组的长度。
• step：切片步长，默认为1。

示例：

import numpy as np

arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])

# 获取索引为1到3（不包含）的元素
slice_arr = arr[1:3]
print(slice_arr)  # 输出：[1 2]

# 获取从索引为2开始的所有元素
slice_arr = arr[2:]
print(slice_arr)  # 输出：[2 3 4 5]

# 获取从索引为0到5的所有元素，步长为2
slice_arr = arr[0:5:2]
print(slice_arr)  # 输出：[0 2 4]

数据类型（dtype）

NumPy 数组可以包含不同类型的元素，这些元素的数据类型由dtype属性确定。dtype可以是标准的Python数据类型，也可以是NumPy提供的特定数据类型。常见的数据类型包括：

• int：整数类型
• float：浮点数类型
• complex：复数类型
• bool：布尔类型
• object：Python对象类型
• string_：字符串类型
• unicode_：Unicode字符串类型

示例：

import numpy as np

# 定义数组时指定数据类型
arr1 = np.array([1, 2, 3], dtype='int')
print(arr1.dtype)  # 输出：int32

# 使用astype()方法改变数组的数据类型
arr2 = arr1.astype('float')
print(arr2.dtype)  # 输出：float64

小结

NumPy 中的数组切片允许你从数组中获取子集，其语法类似于Python列表的切片语法。数组切片返回的是原始数组的视图。此外，NumPy 中的数据类型决定了数组的存储方式和数据类型，你可以在定义数组时指定数据类型，也可以使用astype()方法改变数组的数据类型。对于大规模的科学计算和数据处理任务，NumPy 提供了高效的数据结构和操作，使得它成为Python中不可或缺的库之一。

原文链接：codingdict.net