ndarray可迭代对象，函数，运算

本章主要讲解可迭代对象ndarray，函数，

1. numpy迭代对象：nditer

import numpy as np
dt = np.arange(10).reshape((2,5))
print(dt)
for numbers in np.nditer(dt):
	print(numbers,end=' ')
复制代码

2. 循环转置以后的ndarray对象，记住转置方法transpose或者T

print(dt.T)
for numbers in np.nditer(dt.T):
	print(numbers,end=' ')
复制代码

以上实例不是使用标准 C 或者 Fortran 顺序，选择的顺序是和数组内存布局一致的，这样作是为了提高访问的效率，默认是行序优先（row-major order，或者说是 C-order）

• 下面的按照列方式的访问

dt = np.arange(10).reshape((2,5))
print(dt)
# 强制使用C
print('显示设置使用C')
for members in np.nditer(dt,order='C'):
	print(members,end=' ')
else:
	print('')
# '强制使用F'
print('显示设置使用F')
for members in np.nditer(dt,order='F'):
	print(members,end=' ')
else:
	print('')
复制代码

上面的全部都是,显示设置顺序，使用给定顺序，循环数据

dt = np.arange(10).reshape((5,2))
print(dt)
print('copy对象使用F')
for members in np.nditer(dt.copy(order='F')):
	print(members,end=' ')
else:
	print('')
print('转置以后copy对象使用F')
for members in np.nditer(dt.T.copy(order='F')):
	print(members,end=' ')
else:
	print('')
复制代码

注意上面的循环都ndarray中的对象都是只读的，不能修改循环内容 eg: 打印迭代对象

Traceback (most recent call last):
  File "numpy.function.py", line 64, in <module>
    members[...] = members*2
ValueError: assignment destination is read-only

使用参数：op_flags=readwrite或者readonly
readwrite: 可修改
readonly： 只读的
复制代码

此外还能够指定nditer类拥有的构造器参数flags，参数：

• c_index 能够跟踪 C 顺序的索引 和order='C'一致
• f_index 能够跟踪 Fortran 顺序的索引 和order='F'一致multi-index每次迭代能够跟踪一种索引类型
• external_loop 给出的值是具备多个值的一维数组，而不是零维数组能够理解为不是ndarray对象中的元素

dt = np.linspace(10,58,24,dtype='int').reshape((4,6))
print(dt)
print('打印迭代对象')
for members in np.nditer(dt,op_flags=['readwrite']):
	# print(members[...])
	members[...] = members*2
	print(members,end=' ')
else:
	print('')
print(dt)


dt = np.logspace(1,10,20,dtype='int').reshape((5,4))
print(dt)
# 遍历全部对象，合并成一个对象
for members in np.nditer(dt,flags=['external_loop'],order='F'):
	print(members,end=', ')
else:
	print('')
复制代码

若是两个对象是能够广播的，则能够迭代两个对象

dt1 = np.array([[2,3,4],[4,5,6],[6,53,2]])
dt2 = np.arange(3,12).reshape((3,3))
print('两个可迭代对象的元素是：')
for x,y in np.nditer([dt1,dt2]):
	print('{}:{}'.format(x,y),end=' ')
print('')
复制代码

下面全是numpy的一些函数，包括如下几大类：

1. 修改数组形状 【必须显示的给定形状. eg:（4,5）】
2. 翻转数组
3. 修改数组维度
4. 链接数组
5. 分割数组
6. 数组元素的添加与删除

np.reshape第三个参数 order='C','F','A' order：'C' -- 按行，'F' -- 按列，'A' -- 原顺序，'k' -- 元素在内存中的出现顺序。

print('函数相关！')
# reshape
dt = np.asarray([[1,2,3,4],[4,5,6,7],[5,6,7,8]])
print(dt)
dt = np.reshape(dt,(2,6))
print(dt)
dt = dt.reshape((6,2))
print(dt)
复制代码

flat元素可迭代对象,注意是个对象

print('原始数组')
for i in dt:
	print(i)
print('flat元素可迭代后的数组')
for members in dt.flat:
	print(members)
复制代码

flatten，返回一组拷贝,而且对拷贝所作的修改不会影响原始数组，相似于deepcopy，格式以下：ndarray.flatten(order='C') order：'C' -- 按行，'F' -- 按列，'A' -- 原顺序，'K' -- 元素在内存中的出现顺

print('flatten元素可迭代后的数组')
for members in dt.flatten(order='C'):
	print(members)
复制代码

不一样风格的展开数组，以 C 风格展开数组和以 F 风格顺序展开的数组

flatten意思是变平，展平

print('使用flatten展平对象')
print(dt.flatten())
print(dt.flatten(order='F'))
# print(dt.flat())
复制代码

np.ravel展平对象，这个是数组视图（view，有点相似 C/C++引用reference的意味），修改会影响原始数组。order：'C' -- 按行，'F' -- 按列，'A' -- 原顺序，'K' -- 元素在内存中的出现顺序。该函数接收两个参数：数组和顺序，ravel(dt,order='C')

print('使用ravel展平对象')
print(dt.ravel())
print(dt.ravel(order='F'))
复制代码

• 翻转数组
• dt.transpose() 【开始的时候已经使用过】
• dt.T 和上面的函数一致
• rollaxis 向后翻转指定轴
• swapaxes 交换两个轴

print('数组转置')
print(dt)
print('数组转置T')
print(dt.T)
print('数组转置transpose')
print(dt.transpose())
复制代码

2019-06-30,太多了，没法一次整理完成 ...待续

数组的rollaxis，交换两个轴

print(np.rollaxis(dt,0,1))
复制代码

数组函数包括：

1. 位运算
2. 字符串函数
3. 数学函数
4. 算数函数
5. 统计函数
6. 排序，条件刷新函数
7. 字节交换