NumPy基础使用

• 复合类型

"""
第一层必须是元组
默认情况下，需要每个元素的数据类型保持一致 
如果每个元素的元素类型不一致，需要分别指定每个元素的类型   
指定元素类的方式：
方式一：
    np.array(data,dtype="3str,int,3int")  
方式二：简写
    np.array(data,dtype="U3,i,3i")
    字符码          简写
    bool            ?
    int8/16/32/64   i1/2/4/8
    float8/16/32/64 f1/2/4/8
    str             U<字符数>
    datetime64      M8[Y] M8[M] M8[D] M8[h] M8[m] M8[s]
方式三：别名
    dtype=[
        ('name','U3'),
        ('sno','i'),
        ('score','i',3)
        ]
    a = np.array(data,dtype=dtype)
    b = a[0][0] # 通过下标取
    c = a[0]['name']  #通过列名取值  

object : 任意类型          
"""

data = [
    ("张三s",1,[89,90,70]),
    ("李四",2,[99,89,77]),
    ("王五是",3,[77,99,88])
]
a = np.array(data,dtype="U3,i,3i")
print(a)
# 遍历
for stu in a:
    for s in stu:
        print(s)

for stu in a:
    print("学号：",stu[1])
    print("姓名：",stu[0])
    print("成绩：")
    print("语文",stu[2][0],"数学：",stu[2][1],"英语",stu[2][2])

• 方式2

data = [
    ("张三s",1,[89,90,70]),
    ("李四",2,[99,89,77]),
    ("王五是",3,[77,99,88])
]
dtype=[
    ('name','U3'),
    ('sno','i'),
    ('score','i',3)
]
a = np.array(data,dtype=dtype)
print(a)
b = a[0][0] # 通过下标取
print(b)
c = a[0]['name']  # 通过列名取值
print(c)

• 日期

data = [
    "2023",
    "2023-11",
    "2023-11-09",
    "2023-11-09 11:16:15"
]
a = np.array(data)
# 进行类型转换
b = a.astype("M8[h]")
print(b)
print(b.dtype)
# 计算
c = b[0]-b[1]
print(c)

• 切片

a = np.arange(20,38)
print(a)
print(a[2:5]) # 取出下标2-4的元素
print(a[:5]) # 取出下标0-4的元素
print(a[2:])  # 取出下标2-最后 的元素)
print(a[2:10:2]) # 取值后 下标+2
print(a[::-1])  # 倒叙数组

a.shape = (3,6)
print(a)
print("-"*50)
print(a[1:3])
print(a[0,0]) # 获取下标0，0的元素
print(a[0][0]) # 获取下标0，0的元素
print(a[0,0:3]) # 0行 0-2的元素
print(a[:2,:3])  # 0-1行中的 0-2列的元素
print(a[:2,2:5])
print(a[:,2:5])