数组的变换，复制，索引，基本运算，堆叠，拆分，运算，随机数
数组形状：.T/.reshape()/.resize()
ar1 = np.arange(10)
ar2 = np.ones((5,2))
print(ar1,'\n',ar1.T)
print(ar2,'\n',ar2.T)转置
ar5 = np.reshape(np.arange(12),(3,4))改变形状
numpy.resize(data, new_shape)：返回具有指定形状的新数组，如有必要可重复填充所需数量的元素。data：所需要改变的数组
注意了：.T/.reshape()/.resize()都是生成新的数组！！！
数组的复制
ar1 = np.arange(10)
ar2 = ar1
print(ar2 is ar1)
ar1[2] = 9
print(ar1,ar2)
# 回忆python的赋值逻辑：指向内存中生成的一个值 → 这里ar1和ar2指向同一个值，所以ar1改变，ar2一起改变
ar3 = ar1.copy()
print(ar3 is ar1)
ar1[0] = 9
print(ar1,ar3)
# copy方法生成数组及其数据的完整拷贝
数组类型转换：.astype()
# 数组类型转换：.astype()
ar1 = np.arange(10,dtype=float)
print(ar1,ar1.dtype)
print('-----')
# 可以在参数位置设置数组类型
ar2 = ar1.astype(np.int32)
print(ar2,ar2.dtype)
print(ar1,ar1.dtype)
# a.astype()：转换数组类型
# 注意：养成好习惯，数组类型用np.int32，而不是直接int32
数组堆叠
ar1 = np.hstack((a,b)) # 注意:((a,b))，这里形状可以不一样
numpy.hstack(tup)：水平（按列顺序）堆叠数组
ar2 = np.vstack((a,b))
numpy.vstack(tup)：垂直（按列顺序）堆叠数组
a = np.arange(5)
b = np.arange(5,10)
ar1 = np.stack((a,b))
ar2 = np.stack((a,b),axis = 1)
print(a,a.shape)
print(b,b.shape)
print(ar1,ar1.shape)
print(ar2,ar2.shape)
# numpy.stack(arrays, axis=0)：沿着新轴连接数组的序列，形状必须一样！
# 重点解释axis参数的意思，假设两个数组[1 2 3]和[4 5 6]，shape均为(3,0)
# axis=0：[[1 2 3] [4 5 6]]，shape为(2,3)
# axis=1：[[1 4] [2 5] [3 6]]，shape为(3,2)
数组拆分
ar = np.arange(16).reshape(4,4)
ar1 = np.hsplit(ar,2)
print(ar)
print(ar1,type(ar1))
# numpy.hsplit(ary, indices_or_sections)：将数组水平（逐列）拆分为多个子数组 → 按列拆分
# 输出结果为列表，列表中元素为数组
ar2 = np.vsplit(ar,4)
print(ar2,type(ar2))
# numpy.vsplit(ary, indices_or_sections)：:将数组垂直（行方向）拆分为多个子数组 → 按行拆
数组简单运算
ar = np.arange(6).reshape(2,3)
print(ar + 10) # 加法
print(ar * 2) # 乘法
print(1 / (ar+1)) # 除法
print(ar ** 0.5) # 幂
# 与标量的运算
print(ar.mean()) # 求平均值
print(ar.max()) # 求最大值
print(ar.min()) # 求最小值
print(ar.std()) # 求标准差
print(ar.var()) # 求方差
print(ar.sum(), np.sum(ar,axis = 0)) # 求和，np.sum() → axis为0，按列求和；axis为1，按行求和
print(np.sort(np.array([1,4,3,2,5,6]))) # 排序
布尔型索引及切片
ar = np.arange(12).reshape(3,4)
i = np.array([True,False,True])
j = np.array([True,True,False,False])
print(ar)
print(i)
print(j)
print(ar[i,:]) # 在第一维度做判断，只保留True，这里第一维度就是行，ar[i,:] = ar[i]（简单书写格式）
print(ar[:,j]) # 在第二维度做判断，这里如果ar[:,i]会有警告，因为i是3个元素，而ar在列上有4个
# 布尔型索引：以布尔型的矩阵去做筛选
m = ar > 5
print(m) # 这里m是一个判断矩阵
print(ar[m]) # 用m判断矩阵去筛选ar数组中>5的元素 → 重点！后面的pandas判断方式原理就来自此处
numpy随机数
normal:标准正太分布
rand: 均匀分布
randn:正态分布
randint:整数数组
samples = np.random.normal(size=(4,4))
print(samples)# 生成一个标准正太分布的4*4样本值
samples2 = np.random.rand(1000) 均匀分布
numpy.random.randn(100)：生成一个浮点数或N维浮点数组 正态分布
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')：生成一个整数或N维整数数组
#若high不为None时，取[low,high)之间随机整数，否则取值[0,low)之间随机整数，且high必须大于low
# dtype参数：只能是int类型
print(np.random.randint(2,size=(2,3)))
# low=2,size=(2,3)：生成一个2x3整数数组,取数范围：[0,2)随机整数
print(np.random.randint(2,6,(2,3)))
# low=2,high=6,size=(2,3)：生成一个2*3整数数组,取值范围：[2,6)随机整数
