numpy 介绍和基础使用详解
发布于2019-08-23 11:49 阅读(1058) 评论(0) 点赞(8) 收藏(2)
NUMPY INTRODUCTION
高性能科学计算和数据分析的基础包，总结：
• NUMPY是一个Python科学计算基础库，提供了多维向量
• NUMPY提供了用于数组快速操作的方法，数学，逻辑，排序，选择，线性代数，统计等
• NUMPY采用预编译的C代码完成，效率更高
1 | pip install numpy |
1 | import numpy as np |
认识轴：
二维数组的轴：
三维数组的轴：
使用NUMPY创建数组：
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| 4 | 5 | 6 |
方法1: np.array([])
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b=np.array([range(1,4),range(4,7)]) c=np.array([[i for i in range(1,4)],[i for i in range(4,7)]])
方法2: np.arange()
d=np.arange(1,7,1)
d=d.reshape(2,3)
常用属性和方法
形状
ndarray.shape
重新改变数组形状
ndarray.reshape(x_dim, y_dim, z_dim,…)
数组的维度
ndarray.ndim
itemsize输出array元素的字节数
numpy.itemsize
数组的形状：
d=np.arange(1,7,1) print(d.shape)
d=d.reshape(2,3). #或者: d=np.reshape(d,(2,3)) print(d.shape)
def createOnenp(nparray): num=1 for i in len(nparray.shape): num=num*nparray.shape[i] return nparray.reshape(num)
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(a) a=a.flatten() print(a)
数组的计算：
情况一：数组和数值直接运算
a=np.array([i for i in range(1,7)])#生产一维数组 a=a.reshpe(2,3)
print(a+2)
print(a/0)
情况二：数组与数组计算
方式：广播（broadcast）
print(a*a)
print(a*b)
print(a*c)
数组的操作：
1、转置操作
a=np.array([i for i in range(1,7)])#生产一维数组 a=a.reshpe(2,3)
- a.T
- a.transpose()
- a.swapaxes(1,0) #交换0轴和1轴
2、切片
a=np.array([i for i in range(1,10)])#生产一维数组 a=a.reshpe(3,3)
2.1取行
print(a[1])
print(a[[0,2]])#取第一行和第三行
print(a[0:3])#取第一行到第四行不包括第四行，也就是前面三行，和list切片类似，左闭右开
print(a[0:3:2])
2.2取列
2.3取某一点
2.4取某一部分
print(a[1:3,1:3])
布尔索引、三元运算、裁剪
a=np.array([i for i in range(1,10)])#生产一维数组 a=a.reshpe(3,3)
布尔索引：
print(a>5)
print(a[a>5])
a[a>5]=5
print(a)
三元运算：
data1=np.where(a<5,1,9)#比5小的全部修改为1，其他的改为9 Print(data1)
data2=a.clip(3,7)#小于3的替换为3，大于7的替换为7 print(data2)
常用的统计函数
其他方法
获取最大值最小值的位置
创建一个全0的数组: np.zeros((3,3))
创建一个全1的数组: np.ones((3,3))
创建一个对角线为1的正方形数组(方阵)：np.eye(3)
NUMPY中的复制操作
等等用法：
• numpy.sort()
• numpy.amin() numpy.amax()
• numpy.mean() numpy.average()
• numpy.std() # sqrt(mean((x - x.mean())**2))
• numpy.var() # mean((x - x.mean())** 2)
• numpy.sin() cos() tan() pi arcsin(), arccos() arctan() degrees()
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作者：齐天大圣
链接：https://www.pythonheidong.com/blog/article/54503/84d363eab9b63fdceb44/
来源：python黑洞网
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---无人问津也好，技不如人也罢，你都要试着安静下来，去做自己该做的事，而不是让内心的烦躁、焦虑，坏掉你本来就不多的热情和定力