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import numpy as np a = np.ones((4,5))print(a)print(np.sum(a==1))
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假定数组为a
可以先试用a==某个数，转换为一个包含True或者False的数字，
等于该树则为True，不等于则为False
True又可以当作1，False可以当作0
使用np.sum求和可以得到等于该数的总个数
python调用函数中的数组的方法：
在函数里面使用global定义一个全局变量，然后将数组赋值给这个变量，调用该函数，带有数组的的这个全局变量就可以直接使用了
示例如下：
执行结果如下：
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1、首先我们定义一个列表输入一串大小不一的数字。
2、可以用sort()方法对定义的列表排序，注意，sort只是对列表排序，它没有返回一个值。
3、输入print列表名即可得到排序后的列表数据。
4、倒序可以用这个reverse方法，把元素位置倒转过来。
5、然后再次print列表名，这样就会得到倒转顺序之后的列表数据。
5、如图两相对比即实现了从高到低和从低到高排序。
numpy 是使用python进行数据分析不可或缺的第三方库，非常多的科学计算工具都是基于 numpy 进行开发的。
ndarray对象是用于存放同类型元素的多维数组，是numpy中的基本对象之一，另一个是func对象。本文主要内容是： 1 、简单介绍ndarray对象 ； 2、ndarray对象的常用属性 ； 3、如何创建ndarray对象 ； 4、ndarray元素访问 。
它的维度以及个维度上的元素个数由 shape 决定。
标题中的函数就是numpy的构造函数，我们可以使用这个函数创建一个ndarray对象。构造函数有如下几个可选参数：
实例：
接下来介绍ndarray对象最常用的属性
实例：
使用 array 函数，从常规的python列表或者元组中创建数组，元素的类型由原序列中的元素类型确定。
实例：
subok 为 True ，并且object是ndarray子类时（比如矩阵类型），返回的数组保留子类类型
某些时候，我们在创建数组之前已经确定了数组的维度以及各维度的长度。这时我们就可以使用numpy内建的一些函数来创建ndarray。
例如：函数 ones 创建一个全1的数组、函数 zeros 创建一个全0的数组、函数 empty 创建一个内容随机的数组，在默认情况下，用这些函数创建的数组的类型都是float64，若需要指定数据类型，只需要闲置 dtype 参数即可：
上述三个函数还有三个从已知的数组中，创建 shape 相同的多维数组： ones_like 、 zeros_like 、 empty_like ，用法如下：
除了上述几个用于创建数组的函数，还有如下几个特殊的函数：
特别地， eye 函数的全1的对角线位置有参数k确定
用法如下：
除了上面两个函数还有其他几个类似的从外部获取数据并创建ndarray，比如： frombuffer 、 fromfile 、 fromiter ，还没用过，等用到了在详细记录
ndarray提供了一些创建二维数组的特殊函数。numpy中matrix是对二维数组ndarray进行了封装之后的子类。这里介绍的关于二维数组的创建，返回的依旧是一个ndarray对象，而不是matrix子类。关于matrix的创建和操作，待后续笔记详细描述。为了表述方便，下面依旧使用 矩阵 这一次来表示创建的二维数组。
对于一维的ndarray可以使用python访问内置list的方式进行访问：整数索引、切片、迭代等方式
关于ndarray切片
与内置list切片类似，形式：
array[beg:end:step]
beg: 开始索引
end: 结束索引（不包含这个元素）
step: 间隔
需要注意的是 ：
特别注意的是，ndarray中的切片返回的数组中的元素是原数组元素的索引，对返回数组元素进行修改会影响原数组的值
除了上述与list相似的访问元素的方式，ndarray有一种通过 列表 来指定要从ndarray中获取元素的索引，例如：
多维ndarray中，每一维都叫一个轴axis。在ndarray中轴axis是非常重要的，有很多对于ndarray对象的运算都是基于axis进行，比如sum、mean等都会有一个axis参数（针对对这个轴axis进行某些运算操作），后续将会详细介绍。
对于多维数组，因为每一个轴都有一个索引，所以这些索引由逗号进行分割，例如：
需要注意的是 ：
多维数组的迭代
可以使用ndarray的 flat 属性迭代数组中每一个元素
利用Counter函数，代码如下：
import numpy as np
from collections import Counter
lst = [1, np.nan, 3, 4, np.nan, 5]
lstnan = np.isnan(lst)
lstcounts = Counter(lstnan)
print lstcounts
对Python中数组的几种使用方法总结
今天小编就为大家分享一篇对Python中数组的几种使用方法总结，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
二维数组的初始化
matirx_done = [[0 for i in range(0, len(matirx))]for j in range(0, len(matirx[0]))]
就将其初始化为一个与matrix相同大小的元素全为 0 的矩阵
数组的多级排序
在数组 idea_collect = [[3, 1, 2], [3, 2, 1], [3, 2, 2], [3, 1, 1]] 中, 先按照第二项排列, 再按照第三项倒序排列 可写为:
idea_collect.sort(key=lambda x: (x[1], -x[2]))
其中, x[1] 代表第二项正序排列, -x[2] 代表第三项倒序排列
排列结果为 [[3, 1, 2], [3, 1, 1], [3, 2, 2], [3, 2, 1]]
在一个 class 中多个函数不传参使用同一个数组
如例所示:
class Partition:
def __init__(self):
self.num_complete = []
def partition(self, num, start, end):
self.num_compelete = num
def partition_core(self):
del self.num_compelete[0]
其中,self.num_compelete就是 class 中两个函数同时可以直接调用的数组, 不过最好先在def __init__中声明这个数组
以上这篇对Python中数组的几种使用方法总结就是小编分享给大家的全部内容了