#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# ##内容索引
# 1. 数组组合
# 使用**vstack、dstack、hstack、column_stack、row_stack以及concatenate函数**完成数组的组合
# 
# 2. 数组分割 
# 使用**hsplit、vsplit、dsplit和split函数**
# 
# 3. 数组属性
# 
# 4. 数组转换
# **tolist、astype函数**

# In[3]:


get_ipython().run_line_magic('pylab', '')


# ##1. 数组的组合

# Numpy数组有水平组合、垂直组合和深度组合等多种组合方式，我们将使用**vstack、dstack、hstack、column_stack、row_stack以及concatenate函数**完成数组的组合

# In[6]:


a = arange(9).reshape(3,3)
b = 2*a
print 'a: \n',a
print 'b: \n',b


# ###（1）水平组合
# 将ndarray对象构成的元组作为参数，传给hstack函数
# 或者使用concatenate函数实现该功能

# In[7]:


hstack((a, b))


# In[8]:


concatenate((a,b), axis=1)


# ###（2）垂直组合
# vstack函数
# concatenate函数，axis参数设置为0

# In[9]:


vstack((a,b))


# In[10]:


concatenate((a,b), axis=0)


# ###（3）深度组合
# 深度组合，就是将一系列数组沿着纵轴(深度)方向进行层叠组合。

# In[11]:


dstack((a,b))


# ###（4）列组合
# column_stack函数。
# 
# 对于一维数组将按列方向进行组合。
# 
# 对于二维数组，效果和hstack一样。

# In[12]:


oned = arange(2)
twice_oned = 2 * oned

column_stack((oned, twice_oned))


# In[13]:


column_stack((a,b))


# In[14]:


column_stack((a,b)) == hstack((a,b))


# ###（5）行组合
# 按行方向进行组合。对于两个一维数组，将直接层叠起来合成一个二维数组；对于二维数组，row_stack和vstack的效果一样。

# In[15]:


row_stack((a,b))


# ##2. 数组的分割
# Numpy数组可以进行水平、垂直和深度分割，相关的函数有hsplit、vsplit、dsplit和split。我们可以将数组分割成相同大小的子数组，也可以指定原数组中需要分割的位置。

# ###（1）水平分割

# In[16]:


a


# In[17]:


#将数组沿水平方向分割为3个相同大小的子数组
hsplit(a, 3)


# In[18]:


#调用split函数，指定参数axis=1
split(a, 3, axis=1)


# ###（2）垂直分割

# In[19]:


vsplit(a, 3)


# In[20]:


split(a, 3, axis=0)


# ###（3）深度分割

# In[21]:


c = arange(27).reshape(3,3,3)


# In[22]:


c


# In[23]:


dsplit(c, 3)


# ##3. 数组的属性

# * ndim属性，给出数组的维度
# * size属性，给出数组元素的总个数
# * itemsize属性，给出数组元素在内存中所占的字节数
# * nbytes属性，给出整个数组所占存储空间，即itemsize和size属性的乘积
# * T属性，和transpose函数一样
# * real属性给出复数数组的实部，imag属性给出复数数组的虚部

# flat属性将返回numpy.flatiter对象，这是获得flatiter对象的唯一方式。
# 这个所谓的“扁平迭代器”可以让我们像遍历一维数组一样遍历任意的多维数组。

# In[24]:


b = arange(4).reshape(2,2)


# In[25]:


b


# In[26]:


f = b.flat
f


# In[27]:


for item in f:
    print item


# In[28]:


#使用flatiter对象直接获取一个数组的元素
b.flat[2]


# In[29]:


b.flat[[1,3]]


# In[30]:


#对flat属性赋值将导致整个数组的元素被覆盖
b.flat = 7


# In[31]:


b


# In[34]:


b.flat[[1,3]] = 1
b


# ##4. 数组的转换
# **tolist函数将numpy数组转换成python列表**

# In[35]:


b


# In[36]:


b.tolist()


# **astype函数可以在转换数组时指定数据类型**

# In[37]:


b.astype(float)


# In[ ]: