Python进阶—Numpy-CFANZ编程社区

Numpy 再来一遍

文章目录

一、Numpy的属性
二、创建array
三、Numpy的运算
四、随机数生成及矩阵的统计
五、Numpy索引
六、合并
七、分割
八、深浅拷贝

配合机器学习食用更佳。

import numpy as np

一、Numpy的属性

ndim 维度
shape 形状
dtype 类型
size 大小

array = np.array([[1,2,3],
                 [4,5,6]])
print(array)

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

print(array.ndim) # 维度

print(array.shape) # 形状

(2, 3)

print(array.dtype) # 元素类型

int64

print(array.size) # 大小

二、创建array

指定数据属性
创建一维数据、二维数据
zeros 全0、 ones 全1、 empty 全接近于0、 arange 等差一维数组
reshape 改变矩阵形状

a = np.array([1,2,3],dtype=np.int32) # 指定数据类型
print(a)

[1 2 3]

b = np.array([1,2,3],dtype=np.float) # 指定数据类型 
print(b.dtype)

float64

c = np.array([1,2,3]) # 一维数据
print(c)

[1 2 3]

d = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # 二维数据
print(d)

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

zero = np.zeros((2,3)) # 生成2行3列的全0矩阵
print(zero)

[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]

one = np.ones((3,4)) # 生成3行4列的全1矩阵
print(one)

[[1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]]

empty = np.empty((3,3)) # 生成3行3列的全都接近于0（不等于0）的矩阵
print(empty)

[[6.92430951e-310 4.67278860e-310 6.92414190e-310]
 [6.92414190e-310 6.92414190e-310 6.92414190e-310]
 [6.92414190e-310 6.92414190e-310 3.95252517e-322]]

e = np.arange(5) 
print(e)

[0 1 2 3 4]

f = np.arange(4,12)
print(f)

[ 4  5  6  7  8  9 10 11]

g = np.arange(4,12,2)
print(g)

[ 4  6  8 10]

h = np.arange(8).reshape(4,2) # 重新定义矩阵的形状
print(h)

[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]
 [6 7]]

三、Numpy的运算

‘+ - * / // ** % >’
np.dot(arr1,arr2) == arr1.dot(arr2) 矩阵乘法
arr1.T == np.transpose(arr1)

arr1 = np.array([1,2,3])
arr2 = np.array([4,5,6])
print(arr1,arr2)

[1 2 3] [4 5 6]

print(arr1+arr2)

[5 7 9]

print(arr1-arr2)

[-3 -3 -3]

print(arr1*arr2)

[ 4 10 18]

print(arr1/arr2)

[0.25 0.4  0.5 ]

print(arr1**arr2)

[  1  32 729]

print(arr1 // arr2)

[0 0 0]

print(arr1 % arr2)

[1 2 3]

print(arr1 + 1)

[2 3 4]

print(arr1 * 3)

[3 6 9]

print(arr1 > 3)

[False False False]

arr3 = np.arange(6).reshape(3,2)
arr4 = np.arange(6).reshape(2,3)

np.dot(arr3,arr4) # 矩阵乘法

array([[ 3,  4,  5],
       [ 9, 14, 19],
       [15, 24, 33]])

arr3.dot(arr4)

array([[ 3,  4,  5],
       [ 9, 14, 19],
       [15, 24, 33]])

print(arr3.T) # 矩阵转置

[[0 2 4]
 [1 3 5]]

print(arr3)

[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]

print(np.transpose(arr3))

[[0 2 4]
 [1 3 5]]

四、随机数生成及矩阵的统计

np.random.random 0-1的随机数
np.random.normal 符合正态分布的随机数
np.random.randint(0,10,size=()) 生成从0到10的size形状的随机整数
np.sum() 求和、np.mean() 求平均值 np.max() 求最大值、 np.min() 求最小值
np.sort() 排序、np.sqrt() 开方、 np.median() 求中位数、 axis=0 0行1列
np.argmin() 求最小值的下标、np.argmax() 求最大值下标

arr1 = np.random.random((2,2)) # 生成2行2列从0到1的随机数
print(arr1)

[[0.70322893 0.62660424]
 [0.10822154 0.70288038]]

arr2 = np.random.normal(size=(3,3)) # 生成3行3列的符合标准正态分布的随机数
print(arr2)

[[ 0.27050106  0.66089326  0.05234379]
 [ 0.81437662 -0.41467658  2.49832908]
 [-0.17560416  0.42175065 -1.02400744]]

arr3 = np.random.randint(0,10,size=(4,3)) # 生成4行3列的从0到10的随机整数
print(arr3)

[[4 1 9]
 [8 7 9]
 [9 1 9]
 [5 0 9]]

np.sum(arr1) # 求和 == arr1.sum()

2.1409350945823276

np.min(arr1) # 求最小值 == arr1.min()

0.10822154146948515

np.max(arr1) # 求最大值 == arr1.max()

0.7032289271352641

np.sum(arr1,axis=0) # 对列求和

array([0.81145047, 1.32948463])

np.sum(arr1,axis=1) # 对行求和

array([1.32983317, 0.81110192])

np.argmin(arr1) # 求最小值的索引 从0开始

np.argmax(arr1) # 求最大值的索引

np.mean(arr1) # 求平均值 == np.sum(arr1) / arr1.size == arr1.mean()

0.5352337736455819

np.median(arr1) # 求中位数

0.6647423129887893

np.sqrt(arr1) # 开方 == arr1 ** 0.5

array([[ True,  True],
       [ True,  True]])

np.sort(arr1) # 排序 每一行是升序

array([[0.62660424, 0.70322893],
       [0.10822154, 0.70288038]])

np.clip(arr1,0.5,0.6) # 小于0.5变成0.5 大于0.6就变成0.6

array([[0.6, 0.6],
       [0.5, 0.6]])

五、Numpy索引

索引arr1[1,2] == arr1[1][2]
切片 [:,:] 逗号前面代表行，后面代表列
遍历行、遍历列、遍历元素

print(arr1)

[[0.62660424 0.70322893]
 [0.10822154 0.70288038]]

print(arr1[0])

[0.62660424 0.70322893]

print(arr1[0][1]) == print(arr1[0,1])

0.7032289271352641

print(arr1[:,1]) # 第二列

[0.70322893 0.70288038]

print(arr1[1,1])

0.7028803828361643

for i in arr1: # 迭代行
    print(i)

[0.62660424 0.70322893]
[0.10822154 0.70288038]

for i in arr1.T: # 迭代列
    print(i)

[0.62660424 0.10822154]
[0.70322893 0.70288038]

arr1.reshape(1,-1)

array([[0.62660424, 0.70322893, 0.10822154, 0.70288038]])

for i in arr1.flat: # 迭代所有元素
    print(i)

0.6266042431414143
0.7032289271352641
0.10822154146948515
0.7028803828361643

六、合并

一维数据合并 np.vstack 垂直合并、 np.hstack 水平合并
多维数据合并 np.concatenate((arr1,arr2)) # 默认垂直合并、np.concatenate((arr1,arr2),axis=1) # 水平合并
增加一个新的维度np.newaxis
变成nd数据 np.atleast_nd n可以为1、2、3、4…

arr1 = np.arange(3)
arr2 = np.arange(3)
print(arr1,arr2)

[0 1 2] [0 1 2]

np.vstack((arr1,arr2)) # 垂直合并

array([[0, 1, 2],
       [0, 1, 2]])

np.hstack((arr1,arr2)) # 水平合并

array([0, 1, 2, 0, 1, 2])

np.concatenate((arr1,arr2))

array([0, 1, 2, 0, 1, 2])

arr3 = np.arange(4).reshape(2,2) 
np.concatenate((arr3,arr3))

array([[0, 1],
       [2, 3],
       [0, 1],
       [2, 3]])

np.concatenate((arr3,arr3),axis=1)  # 该方法不能对1维数据进行垂直合并

array([[0, 1, 0, 1],
       [2, 3, 2, 3]])

arr1.T # 一维数据不能转置

array([0, 1, 2])

arr1[np.newaxis,:] # 在行这个维度上增加一个维

array([[0, 1, 2]])

arr1[:,np.newaxis]

array([[0],
       [1],
       [2]])

np.atleast_2d(arr1)

array([[0, 1, 2]])

七、分割

等分 np.split 0行1列
不等分 np.array_split 0行1列
垂直分np.hsplit、水平分np.vsplit

arr1 = np.arange(12).reshape(3,4)
print(arr1)

[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]

np.split(arr1,2,axis=1) # 竖直方向分割，平均为2份

[array([[0, 1],
        [4, 5],
        [8, 9]]), array([[ 2,  3],
        [ 6,  7],
        [10, 11]])]

np.split(arr1,3,axis=0) # 水平方向分割，平均为3份

[array([[0, 1, 2, 3]]), array([[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8,  9, 10, 11]])]

np.split(arr1,3,axis=1) # 竖直方向分割，平均为3份

---------------------------------------------------------------------------

TypeError                                 Traceback (most recent call last)

/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/numpy/lib/shape_base.py in split(ary, indices_or_sections, axis)
    866     try:
--> 867         len(indices_or_sections)
    868     except TypeError:


TypeError: object of type 'int' has no len()


During handling of the above exception, another exception occurred:


ValueError                                Traceback (most recent call last)

<ipython-input-112-2e738d9e1da7> in <module>
----> 1 np.split(arr1,3,axis=1) # 水平方向分割，平均为3份


<__array_function__ internals> in split(*args, **kwargs)


/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/numpy/lib/shape_base.py in split(ary, indices_or_sections, axis)
    871         if N % sections:
    872             raise ValueError(
--> 873                 'array split does not result in an equal division')
    874     return array_split(ary, indices_or_sections, axis)
    875 


ValueError: array split does not result in an equal division

np.array_split(arr1,3,axis=1) # 竖直方向分割，不等分为3份

[array([[0, 1],
        [4, 5],
        [8, 9]]), array([[ 2],
        [ 6],
        [10]]), array([[ 3],
        [ 7],
        [11]])]

np.vsplit(arr1,3) # == np.split(arr1,3,axis=0) # 水平方向分割，平均为3份

[array([[0, 1, 2, 3]]), array([[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8,  9, 10, 11]])]

np.hsplit(arr1,2)# == np.split(arr1,2,axis=1) # 竖直方向分割，平均为2份

[array([[0, 1],
        [4, 5],
        [8, 9]]), array([[ 2,  3],
        [ 6,  7],
        [10, 11]])]

八、深浅拷贝

Python是引用传递，默认内存共享
arr1.copy() 深拷贝完全独立开

arr1

array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

arr2 = arr1

arr2[0] = 0
arr2

array([[ 0,  0,  0,  0],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

arr1

array([[ 0,  0,  0,  0],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

arr3 = arr1.copy() # 深拷贝

arr3[0] = 1

arr3

array([[ 1,  1,  1,  1],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

arr1

array([[ 0,  0,  0,  0],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])