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Numpy 4.数组的创建

洒在心头的阳光 2022-01-16 阅读 133
python矩阵数据分析

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数组的创建

1. 依据现有数据来创建 ndarray

（a）通过array()函数进行创建。

（b）通过asarray()函数进行创建

（c）通过fromfunction()函数进行创建

2. 依据 ones 和 zeros 填充方式

（a）零数组

（b）1数组

（c）空数组

（d）单位数组

（e）对角数组

（f）常数数组

3. 利用数值范围来创建ndarray

4. 结构数组的创建

（a）利用字典来定义结构

（b）利用包含多个元组的列表来定义结构

数组的属性

数组的创建

导入 numpy。

import numpy as np

numpy 提供的最重要的数据结构是ndarray，它是 python 中list的扩展。

1. 依据现有数据来创建 ndarray

（a）通过array()函数进行创建。

def array(p_object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0):

【例】

import numpy as np

# 创建一维数组
a = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
b = np.array((0, 1, 2, 3, 4))
print(a, type(a))
# [0 1 2 3 4] <class 'numpy.ndarray'>
print(b, type(b))
# [0 1 2 3 4] <class 'numpy.ndarray'>

# 创建二维数组
c = np.array([[11, 12, 13, 14, 15],
              [16, 17, 18, 19, 20],
              [21, 22, 23, 24, 25],
              [26, 27, 28, 29, 30],
              [31, 32, 33, 34, 35]])
print(c, type(c))
# [[11 12 13 14 15]
#  [16 17 18 19 20]
#  [21 22 23 24 25]
#  [26 27 28 29 30]
#  [31 32 33 34 35]] <class 'numpy.ndarray'>

# 创建三维数组
d = np.array([[(1.5, 2, 3), (4, 5, 6)],
              [(3, 2, 1), (4, 5, 6)]])
print(d, type(d))
# [[[1.5 2.  3. ]
#   [4.  5.  6. ]]
#
#  [[3.  2.  1. ]
#   [4.  5.  6. ]]] <class 'numpy.ndarray'>

（b）通过asarray()函数进行创建

array()和asarray()都可以将结构数据转化为 ndarray，但是array()和asarray()主要区别就是当数据源是ndarray 时，array()仍然会 copy 出一个副本，占用新的内存，但不改变 dtype 时 asarray()不会。

def asarray(a, dtype=None, order=None):
    return array(a, dtype, copy=False, order=order)

【例】array()和asarray()都可以将结构数据转化为 ndarray

import numpy as np

x = [[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]]
y = np.array(x)
z = np.asarray(x)
x[1][2] = 2
print(x,type(x))
# [[1, 1, 1], [1, 1, 2], [1, 1, 1]] <class 'list'>

print(y,type(y))
# [[1 1 1]
#  [1 1 1]
#  [1 1 1]] <class 'numpy.ndarray'>

print(z,type(z))
# [[1 1 1]
#  [1 1 1]
#  [1 1 1]] <class 'numpy.ndarray'>

【例】array()和asarray()的区别。(array()和asarray()主要区别就是当数据源是ndarray 时，array()仍然会 copy 出一个副本，占用新的内存，但不改变 dtype 时 asarray()不会。)

import numpy as np

x = np.array([[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]])
y = np.array(x)
z = np.asarray(x)
w = np.asarray(x, dtype=np.int)
x[1][2] = 2
print(x,type(x),x.dtype)
# [[1 1 1]
#  [1 1 2]
#  [1 1 1]] <class 'numpy.ndarray'> int32

print(y,type(y),y.dtype)
# [[1 1 1]
#  [1 1 1]
#  [1 1 1]] <class 'numpy.ndarray'> int32

print(z,type(z),z.dtype)
# [[1 1 1]
#  [1 1 2]
#  [1 1 1]] <class 'numpy.ndarray'> int32

print(w,type(w),w.dtype)
# [[1 1 1]
#  [1 1 2]
#  [1 1 1]] <class 'numpy.ndarray'> int32

【例】更改为较大的dtype时，其大小必须是array的最后一个axis的总大小（以字节为单位）的除数

import numpy as np

x = np.array([[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]])
print(x, x.dtype)
# [[1 1 1]
#  [1 1 1]
#  [1 1 1]] int32
x.dtype = np.float

# ValueError: When changing to a larger dtype, its size must be a divisor of the total size in bytes of the last axis of the array.

（c）通过fromfunction()函数进行创建

给函数绘图的时候可能会用到fromfunction()，该函数可从函数中创建数组。

def fromfunction(function, shape, **kwargs):

【例】通过在每个坐标上执行一个函数来构造数组。

import numpy as np

def f(x, y):
    return 10 * x + y

x = np.fromfunction(f, (5, 4), dtype=int)
print(x)
# [[ 0  1  2  3]
#  [10 11 12 13]
#  [20 21 22 23]
#  [30 31 32 33]
#  [40 41 42 43]]

x = np.fromfunction(lambda i, j: i == j, (3, 3), dtype=int)
print(x)
# [[ True False False]
#  [False  True False]
#  [False False  True]]

x = np.fromfunction(lambda i, j: i + j, (3, 3), dtype=int)
print(x)
# [[0 1 2]
#  [1 2 3]
#  [2 3 4]]

2. 依据 ones 和 zeros 填充方式

在机器学习任务中经常做的一件事就是初始化参数，需要用常数值或者随机值来创建一个固定大小的矩阵。

（a）零数组

  • zeros()函数：返回给定形状和类型的零数组。
  • zeros_like()函数：返回与给定数组形状和类型相同的零数组。
def zeros(shape, dtype=None, order='C'):
def zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None):

【例】

import numpy as np

x = np.zeros(5)
print(x)  # [0. 0. 0. 0. 0.]
x = np.zeros([2, 3])
print(x)
# [[0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0.]]

x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
y = np.zeros_like(x)
print(y)
# [[0 0 0]
#  [0 0 0]]

（b）1数组

  • ones()函数：返回给定形状和类型的1数组。
  • ones_like()函数：返回与给定数组形状和类型相同的1数组。
def ones(shape, dtype=None, order='C'):
def ones_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None):

【例】

import numpy as np

x = np.ones(5)
print(x)  # [1. 1. 1. 1. 1.]
x = np.ones([2, 3])
print(x)
# [[1. 1. 1.]
#  [1. 1. 1.]]

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

（c）空数组

  • empty()函数：返回一个空数组，数组元素为随机数。
  • empty_like函数：返回与给定数组具有相同形状和类型的新数组。
def empty(shape, dtype=None, order='C'): 
def empty_like(prototype, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None):

【例】

import numpy as np

x = np.empty(5)
print(x)
# [1.95821574e-306 1.60219035e-306 1.37961506e-306 
#  9.34609790e-307 1.24610383e-306]

x = np.empty((3, 2))
print(x)
# [[1.60220393e-306 9.34587382e-307]
#  [8.45599367e-307 7.56598449e-307]
#  [1.33509389e-306 3.59412896e-317]]

x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
y = np.empty_like(x)
print(y)
# [[  7209029   6422625   6619244]
#  [      100 707539280       504]]

（d）单位数组

  • eye()函数：返回一个对角线上为1，其它地方为零的单位数组。
  • identity()函数：返回一个方的单位数组。
def eye(N, M=None, k=0, dtype=float, order='C'):
def identity(n, dtype=None):

【例】

import numpy as np

x = np.eye(4)
print(x)
# [[1. 0. 0. 0.]
#  [0. 1. 0. 0.]
#  [0. 0. 1. 0.]
#  [0. 0. 0. 1.]]

x = np.eye(2, 3)
print(x)
# [[1. 0. 0.]
#  [0. 1. 0.]]

x = np.identity(4)
print(x)
# [[1. 0. 0. 0.]
#  [0. 1. 0. 0.]
#  [0. 0. 1. 0.]
#  [0. 0. 0. 1.]]

（e）对角数组

  • diag()函数：提取对角线或构造对角数组。
def diag(v, k=0):

【例】

import numpy as np

x = np.arange(9).reshape((3, 3))
print(x)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]
#  [6 7 8]]
print(np.diag(x))  # [0 4 8]
print(np.diag(x, k=1))  # [1 5]
print(np.diag(x, k=-1))  # [3 7]

v = [1, 3, 5, 7]
x = np.diag(v)
print(x)
# [[1 0 0 0]
#  [0 3 0 0]
#  [0 0 5 0]
#  [0 0 0 7]]

（f）常数数组

  • full()函数：返回一个常数数组。
  • full_like()函数：返回与给定数组具有相同形状和类型的常数数组。
def full(shape, fill_value, dtype=None, order='C'):
def full_like(a, fill_value, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None):

【例】

import numpy as np

x = np.full((2,), 7)
print(x)
# [7 7]

x = np.full(2, 7)
print(x)
# [7 7]

x = np.full((2, 7), 7)
print(x)
# [[7 7 7 7 7 7 7]
#  [7 7 7 7 7 7 7]]

x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
y = np.full_like(x, 7)
print(y)
# [[7 7 7]
#  [7 7 7]]

3. 利用数值范围来创建ndarray

  • arange()函数：返回给定间隔内的均匀间隔的值。
  • linspace()函数：返回指定间隔内的等间隔数字。
  • logspace()函数：返回数以对数刻度均匀分布。
  • numpy.random.rand() 返回一个由[0,1)内的随机数组成的数组。
def arange([start,] stop[, step,], dtype=None): 
def linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, 
             dtype=None, axis=0):
def logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, 
             dtype=None, axis=0):
def rand(d0, d1, ..., dn):

【例】

import numpy as np

x = np.arange(5)
print(x)  # [0 1 2 3 4]

x = np.arange(3, 7, 2)
print(x)  # [3 5]

x = np.linspace(start=0, stop=2, num=9)
print(x)  
# [0.   0.25 0.5  0.75 1.   1.25 1.5  1.75 2.  ]

x = np.logspace(0, 1, 5)
print(np.around(x, 2))
# [ 1.    1.78  3.16  5.62 10.  ]            
                                    #np.around 返回四舍五入后的值，可指定精度。
                                   # around(a, decimals=0, out=None)
                                   # a 输入数组
                                   # decimals 要舍入的小数位数。 默认值为0。 如果为负，整数将四舍五入到小数点左侧的位置


x = np.linspace(start=0, stop=1, num=5)
x = [10 ** i for i in x]
print(np.around(x, 2))
# [ 1.    1.78  3.16  5.62 10.  ]

x = np.random.random(5)
print(x)
# [0.41768753 0.16315577 0.80167915 0.99690199 0.11812291]

x = np.random.random([2, 3])
print(x)
# [[0.41151858 0.93785153 0.57031309]
#  [0.13482333 0.20583516 0.45429181]]

4. 结构数组的创建

结构数组，首先需要定义结构，然后利用np.array()来创建数组，其参数dtype为定义的结构。

（a）利用字典来定义结构

【例】

import numpy as np

personType = np.dtype({
    'names': ['name', 'age', 'weight'],
    'formats': ['U30', 'i8', 'f8']})

a = np.array([('Liming', 24, 63.9), ('Mike', 15, 67.), ('Jan', 34, 45.8)],
             dtype=personType)
print(a, type(a))
# [('Liming', 24, 63.9) ('Mike', 15, 67. ) ('Jan', 34, 45.8)]
# <class 'numpy.ndarray'>

（b）利用包含多个元组的列表来定义结构

【例】

import numpy as np

personType = np.dtype([('name', 'U30'), ('age', 'i8'), ('weight', 'f8')])
a = np.array([('Liming', 24, 63.9), ('Mike', 15, 67.), ('Jan', 34, 45.8)],
             dtype=personType)
print(a, type(a))
# [('Liming', 24, 63.9) ('Mike', 15, 67. ) ('Jan', 34, 45.8)]
# <class 'numpy.ndarray'>

# 结构数组的取值方式和一般数组差不多，可以通过下标取得元素：
print(a[0])
# ('Liming', 24, 63.9)

print(a[-2:])
# [('Mike', 15, 67. ) ('Jan', 34, 45.8)]

# 我们可以使用字段名作为下标获取对应的值
print(a['name'])
# ['Liming' 'Mike' 'Jan']
print(a['age'])
# [24 15 34]
print(a['weight'])
# [63.9 67.  45.8]

数组的属性

在使用 numpy 时，你会想知道数组的某些信息。很幸运，在这个包里边包含了很多便捷的方法，可以给你想要的信息。

  • numpy.ndarray.ndim用于返回数组的维数（轴的个数）也称为秩，一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。
  • numpy.ndarray.shape表示数组的维度，返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即 ndim 属性(秩)。
  • numpy.ndarray.size数组中所有元素的总量，相当于数组的shape中所有元素的乘积，例如矩阵的元素总量为行与列的乘积。
  • numpy.ndarray.dtype ndarray 对象的元素类型。
  • numpy.ndarray.itemsize以字节的形式返回数组中每一个元素的大小。
class ndarray(object):
    shape = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None)
    dtype = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None)
    size = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None)
    ndim = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None)
    itemsize = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None)

【例】

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a.shape)  # (5,)
print(a.dtype)  # int32
print(a.size)  # 5
print(a.ndim)  # 1
print(a.itemsize)  # 4

b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6.0]])
print(b.shape)  # (2, 3)
print(b.dtype)  # float64
print(b.size)  # 6
print(b.ndim)  # 2
print(b.itemsize)  # 8

在ndarray中所有元素必须是同一类型，否则会自动向下转换，int->float->str。

【例】

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a)  # [1 2 3 4 5]
b = np.array([1, 2, 3, 4, '5'])
print(b)  # ['1' '2' '3' '4' '5']
c = np.array([1, 2, 3, 4, 5.0])
print(c)  # [1. 2. 3. 4. 5.]
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