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前两篇文章对NumPy数组做了基本的介绍，本篇文章对NumPy数组进行较深入的探讨。首先介绍自定义类型的数组，接着数组的组合，最后介绍数组复制方面的问题。
通过NumPy也可以定义像C语言那样的结构类型。在NumPy中定义结构的方法如下：
定义结构类型名称；定义字段名称，标明字段数据类型。
student= dtype({'names':['name', 'age', 'weight'], 'formats':['S32', 'i','f']}, align = True) 这里student是自定义结构类型的名称，使用dtype函数创建，在第一个参数中，'names'和'formats'不能改变，names中列出的是结构中字段名称，formats中列出的是对应字段的数据类型。S32表示32字节长度的字符串，i表示32位的整数，f表示32位长度的浮点数。最后一个参数为True时，表示要求进行内存对齐。
字段中使用NumPy的字符编码来表示数据类型。更详细的数据类型见下表。
| 数据类型 | 字符编码 |
| 整数 | i |
| 无符号整数 | u |
| 单精度浮点数 | f |
| 双精度浮点数 | d |
| 布尔值 | b |
| 复数 | D |
| 字符串 | S |
| Unicode | U |
| Void | V |
a= array([(“Zhang”, 32, 65.5), (“Wang”, 24, 55.2)], dtype =student)
除了在每个元素中依次列出对应字段的数据外，还需要在array函数中最后一个参数指定其所对应的数据类型。
注：例子来源于张若愚的Python科学计算艺术的29页。更多关于dtype的内容请参考《NumPy for Beginner》一书的第二章。
这里介绍以不同的方式组合函数。首先创建两个数组：
>>> a = arange(9).reshape(3,3)>>> aarray([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])>>> b = 2 * a>>> barray([[ 0, 2, 4], [ 6, 8, 10], [12, 14, 16]])
>>> hstack((a, b))array([[ 0, 1, 2, 0, 2, 4], [ 3, 4, 5, 6, 8, 10], [ 6, 7, 8, 12, 14, 16]])也可通过concatenate函数 并指定相应的轴来获得这一效果：
>>> concatenate((a, b), axis=1)array([[ 0, 1, 2, 0, 2, 4], [ 3, 4, 5, 6, 8, 10], [ 6, 7, 8, 12, 14, 16]])
>>> vstack((a, b))array([[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8], [ 0, 2, 4], [ 6, 8, 10], [12, 14, 16]])同样，可通过concatenate函数，并指定相应的轴来获得这一效果。
>>> concatenate((a, b), axis=0)array([[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8], [ 0, 2, 4], [ 6, 8, 10], [12, 14, 16]])
另外，还有深度方面的组合函数dstack。顾名思义，就是在数组的第三个轴（即深度）上组合。如下：
>>> dstack((a, b))array([[[ 0, 0], [ 1, 2], [ 2, 4]], [[ 3, 6], [ 4, 8], [ 5, 10]], [[ 6, 12], [ 7, 14], [ 8, 16]]])仔细观察，发现对应的元素都组合成一个新的列表，该列表作为新的数组的元素。
行组合可将多个一维数组作为新数组的每一行进行组合：
>>> one = arange(2)>>> onearray([0, 1])>>> two = one + 2>>> twoarray([2, 3])>>> row_stack((one, two))array([[0, 1], [2, 3]])对于2维数组，其作用就像垂直组合一样。
列组合的效果应该很清楚了。如下：
>>> column_stack((oned, twiceoned))array([[0, 2], [1, 3]])对于2维数组，其作用就像水平组合一样。
在NumPy中，分割数组的函数有hsplit、vsplit、dsplit和split。可将数组分割成相同大小的子数组，或指定原数组分割的位置。
>>> a = arange(9).reshape(3,3)>>> aarray([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])>>> hsplit(a, 3)[array([[0], [3], [6]]), array([[1], [4], [7]]), array([[2], [5], [8]])]也调用split函数并指定轴为1来获得这样的效果：
split(a, 3, axis=1)
垂直分割是沿着垂直的轴切分数组：
>>> vsplit(a, 3)>>> [array([[0, 1, 2]]), array([[3, 4, 5]]), array([[6, 7, 8]])]同样，也可通过solit函数并指定轴为1来获得这样的效果：
>>> split(a, 3, axis=0)
dsplit函数使用的是面向深度的分割方式：
>>> c = arange(27).reshape(3, 3, 3)>>> carray([[[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8]], [[ 9, 10, 11], [12, 13, 14], [15, 16, 17]], [[18, 19, 20], [21, 22, 23], [24, 25, 26]]])>>> dsplit(c, 3)[array([[[ 0], [ 3], [ 6]], [[ 9], [12], [15]], [[18], [21], [24]]]), array([[[ 1], [ 4], [ 7]], [[10], [13], [16]], [[19], [22], [25]]]), array([[[ 2], [ 5], [ 8]], [[11], [14], [17]], [[20], [23], [26]]])]
当运算和处理数组时，它们的数据有时被拷贝到新的数组有时不是。这通常是新手的困惑之源。这有三种情况:
简单的赋值，而不复制数组对象或它们的数据。
>>> a = arange(12)>>> b = a #不创建新对象>>> b is a # a和b是同一个数组对象的两个名字True>>> b.shape = 3,4 #也改变了a的形状>>> a.shape(3, 4)
Python 传递不定对象作为参考4，所以函数调用不拷贝数组。
>>> def f(x):... print id(x)...>>> id(a) #id是一个对象的唯一标识148293216>>> f(a)148293216
不同的数组对象分享同一个数据。视图方法创造一个新的数组对象指向同一数据。
>>> c = a.view()>>> c is aFalse>>> c.base is a #c是a持有数据的镜像True>>> c.flags.owndataFalse>>>>>> c.shape = 2,6 # a的形状没变>>> a.shape(3, 4)>>> c[0,4] = 1234 #a的数据改变了>>> aarray([[ 0, 1, 2, 3], [1234, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]])切片数组返回它的一个视图：
>>> s = a[ : , 1:3] # 获得每一行1，2处的元素>>> s[:] = 10 # s[:] 是s的镜像。注意区别s=10 and s[:]=10>>> aarray([[ 0, 10, 10, 3], [1234, 10, 10, 7], [ 8, 10, 10, 11]])
这个复制方法完全复制数组和它的数据。
>>> d = a.copy() #创建了一个含有新数据的新数组对象>>> d is aFalse>>> d.base is a #d和a现在没有任何关系False>>> d[0,0] = 9999>>> aarray([[ 0, 10, 10, 3], [1234, 10, 10, 7], [ 8, 10, 10, 11]])
参考文献：
《Python科学计算》 《Tentative NumPy Tutorial》 《NumPy for Beginner》
转载地址：http://ggrti.baihongyu.com/