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Python常用库之一:Numpy
 
303 次浏览     评价:  
 2019-7-3
 
编辑推荐:
本文来自于cnblogs,文章主要介绍了Numpy,Numpy支持大量的维度数组和矩阵运算,对数组运算提供了大量的数学函数库,希望对您能有所帮助。

Numpy支持大量的维度数组和矩阵运算,对数组运算提供了大量的数学函数库!

Numpy比Python列表更具优势,其中一个优势便是速度。在对大型数组执行操作时,Numpy的速度比Python列表的速度快了好几百。因为Numpy数组本身能节省内存,并且Numpy在执行算术、统计和线性代数运算时采用了优化算法。

Numpy的另一个强大功能是具有可以表示向量和矩阵的多维数组数据结构。Numpy对矩阵运算进行了优化,使我们能够高效地执行线性代数运算,使其非常适合解决机器学习问题。

与Python列表相比,Numpy具有的另一个强大优势是具有大量优化的内置数学函数。这些函数使你能够非常快速地进行各种复杂的数学计算,并且用到很少代码(无需使用复杂的循环),使程序更容易读懂和理解。

Numpy简单创建数组

a = [1, 2, 3]
b = np.array(a)
c = np.array([[0, 1, 2, 10],
[12, 13, 100, 101],
[102, 110, 112, 113]], int)
print(c)
print(b)

创建数值为1的数组

Numpy.ones(参数 1:shape,数组的形状;参数 2:dtype, 数值类型)

array_one = np.ones([10, 10], dtype=np.int)
print(array_one)

创建数值为0的数组

Numpy.zeros(参数 1:shape,数组的形状;参数 2:dtype, 数值类型)

array_zero = np.zeros([10, 9], dtype=np.float)
print(array_zero)

创建指定数值的数组

Numpy.full(参数 1:shape,数组的形状; 参数 2:constant value,数组填充的常数值;参数 3:dtype, 数值类型)

array_full = np.full((2, 3), 5)
print(array_full)

创建单位矩阵

Numpy.eye(参数 1:N,方阵的维度)

array_eye = np.eye(5)
print(array_eye)

创建对角矩阵

Numpy.diag(参数1:v,主对角线数值,参数 2:k,对角线元素):K = 0表示主对角线,k>0的值选择在主对角线之上的对角线中的元素,k<0的值选择在主对角线之下的对角线中的元素

array_diag = np.diag([10, 20, 30, 40])
print(array_diag)

Numpy查看数组属性

数组元素个数:b.size

数组形状:b.shape

数组维度:b.ndim

数组元素类型:b.dtype

# 数组元素个数:3
print(b.size)
# 数组形状:(3,)
print(b.shape)
# 数组维度:1
print(b.ndim)
# 数组元素类型:int32
print(b.dtype)

矩阵第一维的长度:shape[0] # 行

矩阵第二维的长度:shape[1] # 列

.......

array_rand = np.random.rand(10, 10, 4)
print(array_rand)
print(array_rand.ndim)
print(array_rand.shape[0])
print(array_rand.shape[1])
print(array_rand.shape[2])

Numpy创建随机数组(np.random)

均匀分布

创建指定形状的数组,数值范围在0~1之间

array_rand = np.random.rand(10, 10, 4)
print(array_rand)
print(array_rand.ndim)

创建指定范围内的一个数:Numpy.random.uniform(low, high, size=None)

array_uniform = np.random.uniform(0, 100, size=5)
print(array_uniform)

创建指定范围的一个整数:Numpy.random.randint(low, high, size=None)

array_int = np.random.randint(0, 100, size=3)
print(array_int)
print(array_int.size)

Numpy.arange()和Numpy.linspace()函数也可以均匀分布

Numpy.arange(start, stop, step):创建一个秩为1的array,其中包含位于半开区间[start, stop)内并均匀分布的值,step表示两个相邻值之间的差。

Numpy.linspace(start, stop, N):创建N个在闭区间[start, stop]内均匀分布的值。

X = np.arange(1, 5, 2, dtype=np.int)
print(X)
y = np.linspace(1, 5, 3)
print(y)

正态分布

创建给定均值、标准差、维度的正态分布:Numpy.random.normal(loc, scale, size)

# 正态生成4行5列的二位数组
array_normal = np.random.normal(loc=1.75, scale=0.1, size=[4, 5])
print(array_normal)
print(array_normal.ndim)

Numpy数组操作

数组的索引

array[start : end]

array[start:]

array[:end]

布尔型索引:array[array>10 & array<20]

# 截取第0至第3行,第2至第4列(从第0行第0列算起)
after_array = array_normal[:3, 2:4]
print(after_array)

数组的复制

Numpy.copy(参数 1:数组):创建给定array的一个副本,还可当做方法用。

after_array = array_normal[:3, 2:4].copy()
copy_array = np.copy(array_normal[:, 2:4])

数组排序

Numpy.sort(参数 1:a,数组;参数 2:axis=0/1,0表示行1表示列):np.sort()作为函数使用时,不更改被排序的原始array;array.sort()作为方法使用时,会对原始array修改为排序后数组array

# 整体排序
np.sort(array_normal)
# 仅行排序
np.sort(array_normal, axis=0)
# 仅列排序
np.sort(array_normal, axis=1)

数组唯一元素

Numpy.unique(参数 1:a,数组;参数 2:return_index=True/False,新列表元素在旧列表中的位置;参数 3:return_inverse=True/False,旧列表元素在新列表中的位置;参数 4:return_counts,元素的数量;参数 5:axis=0/1,0表示行1表示列):查找array中的唯一元素。

print("提取唯一元素", np.unique(array_normal))
print("提取唯一元素", np.unique(array_normal, return_index=True))
print("提取唯一元素", np.unique(array_normal, return_counts=True))
print("提取唯一元素", np.unique(array_normal, return_index=True, return_inverse=True, axis=0))

数组的改变

数组转置

array_normal.T

 

reshape():把指定的数组改变形状,但是元素个数不变;有返回值,即不对原始多维数组进行修改

c = np.array([[[0, 1, 2],
[10, 12, 13]],
[[100, 101, 102],
[110, 112, 113]]])
"""
[[[ 0 1]
[ 2 10]]

[[ 12 13]
[100 101]]

[[102 110]
[112 113]]]
"""
print(c.reshape(3, 2, 2))
"""
[[ 0 1 2 10]
[ 12 13 100 101]
[102 110 112 113]]
"""
# 某一维指定为-1时,自动计算维度
print(c.reshape(3, -1))
"""[[[ 0 1]
[ 2 10]
[ 12 13]]

[[100 101]
[102 110]
[112 113]]]"""
print(c.reshape(2, -1, 2))

resize():把指定的数组改变形状,但是元素个数可变,不足补0;无返回值,即对原始多维数组进行修改

a = np.array([[[0, 1, 2],
[10, 12, 13]],
[[100, 101, 102],
[110, 112, 113]]])
b = np.array([[[0, 1, 2],
[10, 12, 13]],
[[100, 101, 102],
[110, 112, 113]]])
'''[[0]
[1]
[2]]'''
a.resize((3, 1))
'''[[ 0 1 2 10 12]
[ 13 100 101 102 110]
[112 113 0 0 0]]'''
b.resize((3, 5))
print(a)
print(b)

*Numpy计算

条件运算

Numpy.where(condition, x, y):三目运算满足condition,为x;不满足condition,则为y

score = np.array([[80, 88], [82, 81], [84, 75], [86, 83], [75, 81]])
# 如果数值小于80,替换为0,如果大于等于80,替换为90
re_score = np.where(score < 80, 0, 90)
print(re_score)

统计运算

指定轴最大值:amax(参数1:数组;参数2:axis=0/1,0表示行1表示列)

# 求整个矩阵的最大值
result = np.amax(score)
print(result)
# 求每一列的最大值(0表示行)
result = np.amax(score, axis=0)
print(result)
# 求每一行的最大值(1表示列)
result = np.amax(score, axis=1)
print(result)

指定轴最小值:amin(参数1:数组;参数2:axis=0/1,0表示行1表示列)

# 求整个矩阵的最小值
result = np.amin(score)
print(result)
# 求每一列的最小值(0表示行)
result = np.amin(score, axis=0)
print(result)
# 求每一行的最小值(1表示列)
result = np.amin(score, axis=1)
print(result)

指定轴平均值:mean(参数1:数组;参数2:axis=0/1,0表示行1表示列;参数3:dtype,输出数据类型)

# 求整个矩阵的平均值
result = np.mean(score, dtype=np.int)
print(result)
# 求每一列的平均值(0表示行)
result = np.mean(score, axis=0)
print(result)
# 求每一行的平均值(1表示列)
result = np.mean(score, axis=1)
print(result)

指定轴方差:std(参数1:数组;参数2:axis=0/1,0表示行1表示列;参数3:dtype,输出数据类型)

# 求整个矩阵的方差
result = np.std(score)
print(result)
# 求每一列的方差(0表示列)
result = np.std(score, axis=0)
print(result)
# 求每一行的方差(1表示行)
result = np.std(score, axis=1)
print(result)

类似的,求和:Numpy.sum(),求中值:Numpy.median

数组运算

数组与数的运算(加、减、乘、除、取整、取模)

# 循环数组行和列,每一个数值都加5
score[:, :] = score[:, :]+5
print(score)
# 循环数组行和列,每一个数值都减5
score[:, :] = score[:, :]-5
print(score)
# 循环数组行和列,每一个数值都乘以5
score[:, :] = score[:, :]*5
print(score)
# 循环数组行和列,每一个数值都除以5
score[:, :] = score[:, :]/5
print(score)
# 循环数组行和列,每一个数值除以5取整
score[:, :] = score[:, :] // 5
print(score)
# 循环数组行和列,每一个数值除以5取模
score[:, :] = score[:, :] % 5
print(score)

数组间运算(加、减、乘、除),前提是两个数组的shape一样

加:“+”或者np.add(a, b)  减:“-”或者np.subtract(a, b)  

乘:“*”或者np.multiply(a, b)  除:“/”或者np.divide(a, b)

c = score + score
d = score - score
e = score * score
# 分母数组保证每个数值不能为0
b = score / score

Numpy.intersect1d(参数 1:数组a;参数 2:数组b):查找两个数组中的相同元素

Numpy.setdiff1d(参数 1:数组a;参数 2:数组b):查找在数组a中不在数组b中的元素

Numpy.union1d(参数 1:数组a;参数 2:数组b):查找两个数组的并集元素

矩阵运算(一种特殊的二维数组)

计算规则

(M行,N列)*(N行,Z列)=(M行,Z列)

st_score = np.array([[80, 88], [82, 81], [84, 75], [86, 83], [75, 81]])
# 平时成绩占40% 期末成绩占60%, 计算结果
q = np.array([[0.4], [0.6]])
result = np.dot(st_score, q)
print(result)!

矩阵拼接

矩阵垂直拼接(前提两个两个矩阵列数相同,行数随意):vstack(参数:tuple)

v1 = [[0, 1, 2, 3, 4, 5],
[6, 7, 8, 9, 10, 11]]
v2 = [[12, 13, 14, 15, 16, 17],
[18, 19, 20, 21, 22, 23],
[18, 19, 20, 21, 22, 23]]
result = np.vstack((v1, v2))
print(result)

矩阵水平拼接(前提两个两个矩阵行数相同,列数随意):hstack(参数:tuple)

v1 = [[0, 1, 2, 3, 4, 5],
[6, 7, 8, 9, 10, 11]]
v2 = [[12, 13, 14, 15, 16, 17],
[18, 19, 20, 21, 22, 23]]
result = np.hstack((v1, v2))
print(result)

矩阵删除:Numpy.delete(参数 1:a,数组;参数 2:elements,删除的对象;参数 3:axis=0/1)

OriginalY = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
print(np.delete(OriginalY, [0, 2]))
print(np.delete(OriginalY, [0, 2], axis=0))
print(np.delete(OriginalY, [0, 2], axis=1))

矩阵添加:Numpy.append(参数 1:array,数组;参数 2: elements,添加元素;参数 3: axis=0/1)

OriginalY = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
# 末尾添加元素
print(np.append(OriginalY, [0, 2]))
# 最后一行添加一行
print(np.append(OriginalY, [[0, 2, 11]], axis=0))
# 最后一列添加一列(注意添加元素格式)
print(np.append(OriginalY, [[0], [2], [11]], axis=1))

矩阵插入:Numpy.insert(参数 1:array,数组;参数 2:index,插入位置索引;参数 3: elements,添加元素;参数 4: axis=0/1)

OriginalY = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
print(np.insert(OriginalY, 1, [11, 12, 10]))
print(np.insert(OriginalY, 1, [[11, 12, 10]], axis=0))
# 在列索引1的位置插入(注意元素格式,跟添加格式不同)
print(np.insert(OriginalY, 1, [[11, 12, 10]], axis=1))

文件加载

np.loadtxt(fname,dtype,comments='#',delimiter=None,skiprows=0,usecols=None)

fname:读取的文件、文件名

dtype:数据类型

comments:注释

delimiter:分隔符,默认是空格

skiprows:跳过前几行读取,默认是0

usecols:读取哪些列,usecols=(1, 2, 5)读取第1,2,5列,默认所有列

Numpy手册

Numpy参考资料

 
   
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