网络爬虫

下载numpy包

from numpy import *

print(eye(4)) 打印4行4列的数组，每个数后面都有小数点，第n行第n列的数都为一，其余为0（1<=n<=4）import numpy as np

import numpy as np

a=np.array([1,2,3])创建一个ndarray对象 ndarray是多维数组  dimensional 维度
print(a.dtype)打印数据类型 int32表示4字节的整形
print(a.shape)打印数组的元素个数
a=np.array([1,2],[3,4])二维数组
print(a.shape)打印出(2,2)
a=np.array([1,2,3,4,5],ndmin=2) ndmin制定最小维度
a=np.array([1,2,3,4],dtype=complex) 指定数据类型为复数类型
b=np.dtype(np.int32)指定数据类型对象,也可写float32
a=np.array([1,2,3],dtype=b)创建数组，指定数据类型
dt=np.dtype([('age',np.int8)])定义一个1字节的int型 age是字段名
a=np.array([(10),(20),(30)],dtype=dt)#用dt数据类型创建数组
print(a)打印数组
st=dtype([('name','S20'),('age','i4'),('marks','f4')])S20是指定长度为20个字符，超出范围会从第一个开始取值 i4和f4都是4字节的数据类型,i4的取值范围是-2147483648~2147483647,f4的取值范围是-3.4×10^38~3.4×10^38 i4和f4超出数据范围不会报错但是会输出和原数不同的数
student=np.array([('zhang',18,60),('li',22,80)])创建数组
print(student)
a=np.arange(20)在0~19范围内创建数组
b=slice(0,9,2)包括0不包括9 步长为2 从0开始数每隔1个数就打印一个元素
print(a[b])
print(a[0:9:2])两步合成一步的切片
print(a[2:])从2到底,步长为1
a=np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])
print(a[1:])打印第二行及往后的数（1表示数组的索引 ...表示无数行或无数列）
print(a[...,1)打印第二列
print(a[1,...])打印第二行
print(a[...,1:])打印第二列及往后
print(a[1:,1:])打印第二行第二列及往后
a数组和b数组相乘变成[ 10  40  90 160],相加变成[ 11  22  33 44]前提是两个数组维度和形状一样
a=np.array([1,2,3,4])
b=np.array([10,20,30,40])
c=a+b
print(c)
print('---------b数组乘以a数组的每一行数据-----------')
a=np.array([[0,0,0],
           [10,10,10],
           [20,20,20],
           [30,30,30]])
b=np.array([1,2,3])
print(a*b)
结果：
[[ 0 0 0]
[10 20 30]
[20 40 60]
[30 60 90]]
l=np.tile(b,(4,1))重复b数组的各个维度 打印四行1,2,3,一列[1,2,3]
print(l)
print(a+l)第一行是[1 2 3] 第二行的每一个元素前面加一个1，第三行的每一个元素前面加一个2，第四行的每一个元素前面加一个3
a=np.arange(10).reshape(2,5)改变数组形状为2行5列
a=np.arange(6).reshape(2,3)
for x in np.nditer(a):迭代输出元素
　　print(x,end=",")遍历后的数以逗号分隔
a=np.arange(9).reshape(3,3)
for i in a:
　　print(i)每次输出一行元素
for i in a.flat:
　　print(i)迭代输出
print('#复制一份数据,复制的数据形状变成了4,2  原数据是2,4没有改变形状')
a=np.arange(8).reshape(2,4)
print(a.flatten().reshape(4,2))
print(a.ravel().reshape(3,4))也是复制数组

a=np.arange(12).reshape(3,4)
print(np.transpose(a))兑换数组维度3,4变成4,3
a=np.arange(4).reshape(1,4)
print(np.broadcast_to(a,(4,4)))数组变成4,4，下面的3行都是相同的数据
a=np.array([[1,2],[3,4]])
b=np.array((5,6],[7,8]))
print(np.concatenate((a,b)))连接数组，变成4,2 行变列不变
print(np.stack((a,b)))按照0轴的方向连接，变成3维
a=np.arange(9)
b=np.split(a,3)分割数组，把a切成三份数组
print(b)
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b=np.append(a,[7,8,9])在数组的后面添加一行数组 变成了一维数组
print(b)

import numpy as np

e=np.empty([3,4],dtype=float,order='C')创建空数组。C是行优先按行排序  F是列优先按列排序
print(e)
z=np.zeros([4,5],dtype=int,order='C')创建0数组，所有元素都是0
o=np.ones([4,2],dtype=[('x','i1'),('y','i2')],order='C')创建1数组 x表示行y表示列 'C' 用于 C 的行数组，'F' 用于 FORTRAN 的列数组
从已有数组中创建数组
x=[1,2,3]
a=np.asarray(x,dtype='f2')
print(a)
元组转变为数组
t=(1,2,3)
b=np.asarray(t)
print(b)
将元组列表转变为数组
l=[(1,2,3),(4,5)]
c=np.asarray(l,dtype=object) 
print(c)
print(c.__len__())打印c的长度，有几行
r=np.arange(10,20,2,dtype=float)切片， 10~19的范围内每+2就取一个值
print(r)
a=np.logspace(1.0,3.0,num=10)#num是5个数,默认底数为10不能修改,10^1~10^3生成5个等比数列 等比为1.668100537
print(a)