Pythonでよく使われる配列操作

1.python学習では、配列を作成したり、配列内の要素を操作したりすることが多いので、pythonでの配列操作の基本構文を把握する必要があります.
2.次に、一般的な配列の作成、割り当ての構文を示します.
pythonのnumpyパッケージを使用する必要があります.配列操作に関する関数を使用するには、このパッケージをインポートする必要があります.

import numpy as np

numpyのarrayメソッド(コンストラクタメソッド):

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

シーケンス番号
パラメータと説明
1. object配列インタフェースメソッドを露出したオブジェクトは、配列またはネストされたシーケンスを返します.
2. dtype配列の必要なデータ型は、オプションです.
3. copyはオプションで、デフォルトはtrueで、オブジェクトがコピーされているかどうかです.
4. order C(行別)、F(列別)、またはA(任意、デフォルト).
5. subokデフォルトでは、返される配列はベースクラス配列に強制されます.trueの場合、サブクラスが返されます.
6. ndmin戻り配列の最小次元数を指定します.
 
①指定した次元とデータ型の配列を作成する.
a)numpy.Array(パラメータリスト)
b)配列のサイズを調整する:ndarray.shape(パラメータリスト)は、配列次元を含むメタグループを返します.また、reshape関数は、shapeメソッドと同様に配列サイズを調整するために使用できます.
     

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Apr  6 09:39:44 2019

"""
import numpy as np
#numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)
 


print('      : ')
a = np.array([1, 2, 3])
#            
print(a, '
')

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

#    
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5], ndmin = 2)
print(a, '
')

#dataType     complex      
a = np.array([1, 2, 3], dtype = np.float32)
print(a, '
')

#       : ndarray.shape
#                   ，            
print('      : ')
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
a.shape = (3, 2)
print(a, "
")

#NumPy     reshape         

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

 
②初期化配列の作成:
a)numpy.Empty:指定したシェイプとdtypeの初期化されていない配列を作成します.次のコンストラクション関数を使用します.

numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')

コンストラクタでは、次のパラメータを使用できます.
シーケンス番号
パラメータと説明
1. Shape空の配列の形状、整数または整数メタグループ
2. Dtype必要な出力配列タイプ、オプション
3. Order 'C'は行単位のCスタイル配列、'F'は列単位のFortranスタイル配列
 
b)numpy.zeros:特定のサイズを返し、0で埋め込まれた新しい配列を返します.

numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')

コンストラクタでは、次のパラメータを使用できます.
シーケンス番号
パラメータと説明
1. Shape空の配列の形状、整数または整数メタグループ
2. Dtype必要な出力配列タイプ、オプション
3. Order 'C'は行単位のCスタイル配列、'F'は列単位のFortranスタイル配列
 
c)numpy.ones:特定のサイズを返し、1で埋め込まれた新しい配列を返します.

numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')

コンストラクタでは、次のパラメータを使用できます.
シーケンス番号
パラメータと説明
1. Shape空の配列の形状、整数または整数メタグループ
2. Dtype必要な出力配列タイプ、オプション
3. Order 'C'は行単位のCスタイル配列、'F'は列単位のFortranスタイル配列
d)numpy.asarray:numpyに似ています.arrayは、パラメータが少ない以外は.このルーチンはPythonシーケンスをndarrayに変換するのに役立ちます

 numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)

 
コンストラクタでは、次のパラメータを使用できます.
シーケンス番号
パラメータと説明
1. a任意の形式の入力パラメータ、例えばリスト、リストのメタグループ、メタグループ、メタグループのメタグループ、メタグループのリスト
2. dtype通常、入力データのタイプは、返されるndarrayに適用される
3. order 'C'は行単位のCスタイル配列、'F'は列単位のFortranスタイル配列
 
具体的なコードは以下の通りです.

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Apr  6 10:34:57 2019

"""
import numpy as np

#                       
#Order 'C'     C     ，'F'     Fortran     
#dtype           
arr = np.empty([7], dtype = int, order = 'C')
print(arr, '
')

arr = np.empty([3, 2], dtype = int)
print(arr, '
')

arr = np.zeros(10, dtype = int)
print(arr, '
')

arr = np.ones(7, dtype = int)
print(arr, '
')

arr = np.ones([2, 2], dtype = int)
print(arr, '
')

arr = np.asarray([12, 34, 56, 78], dtype = int)
print(arr, '
')

arr = np.asarray(['12', '34','56', '8'], dtype = int)
print(arr, '
')

arr = np.asarray((1, 2, 3, 4), dtype = int)
print(arr, '
')

③ numpy.arangge:この関数はndarrayオブジェクトを返し、所与の範囲内の等間隔値を含む

numpy.arange(start, stop, step, dtype)

コンストラクタでは、次のパラメータを使用できます.
シーケンス番号
パラメータと説明
1. start範囲の開始値、デフォルトは02. stop範囲の終了値(含まない)
3. stepの2つの値の間隔、デフォルトは1です.
4. dtypeはndarrayのデータ型を返し、提供されていない場合は入力データの型を使用します.
具体的なコードは以下の通りです.

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Apr  6 10:39:37 2019

"""
import numpy as np
#numpy.arange: numpy.arange(start, stop, step, dtype)
arr = np.arange(1, 8, 2, int)
print(arr, "
")