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python之numpy库

时间:2018-08-23 15:49:25      阅读:279      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:整型   nal   使用   sum   切片   函数   集合   python   height   

一、numpy概述

numpy(Numerical Python)提供了python对多维数组对象的支持:ndarray,具有矢量运算能力,快速、节省空间。numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

二、创建ndarray数组

ndarray:N维数组对象(矩阵),所有元素必须是相同类型。 
ndarray属性:ndim属性,表示维度个数;shape属性,表示各维度大小;dtype属性,表示数据类型。

创建ndarray数组函数:

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三、指定ndarray数组元素的类型

NumPy数据类型:

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四、ndarray的矢量化计算

矢量运算:相同大小的数组键间的运算应用在元素上 
矢量和标量运算:“广播”— 将标量“广播”到各个元素

五、ndarray数组的基本索引和切片

一维数组的索引:与Python的列表索引功能相似

多维数组的索引:

  • arr[r1:r2, c1:c2]
  • arr[1,1] 等价 arr[1][1]
  • [:] 代表某个维度的数据

六、ndarray数组的布尔索引和花式索引

布尔索引:使用布尔数组作为索引。arr[condition],condition为一个条件/多个条件组成的布尔数组。

花式索引:使用整型数组作为索引。

七、ndarray数组的转置和轴对换

数组的转置/轴对换只会返回源数据的一个视图,不会对源数据进行修改。

八、ndarray通用函数

通用函数(ufunc)是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。

一元ufunc:

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二元ufunc:

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九、NumPy的where函数使用

np.where(condition, x, y),第一个参数为一个布尔数组,第二个参数和第三个参数可以是标量也可以是数组。

十、ndarray常用的统计方法

可以通过这些基本统计方法对整个数组/某个轴的数据进行统计计算。

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用于布尔数组的统计方法:

  • sum : 统计数组/数组某一维度中的True的个数
  • any: 统计数组/数组某一维度中是否存在一个/多个True
  • all:统计数组/数组某一维度中是否都是True

使用sort对数组/数组某一维度进行就地排序(会修改数组本身)。

十一、ndarray数组的去重以及集合运算

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十二、numpy中的线性代数

import numpy.linalg 模块。线性代数(linear algebra)

常用的numpy.linalg模块函数:

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十三、numpy中的随机数生成

import numpy.random模块。

常用的numpy.random模块函数:

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原文地址:https://www.cnblogs.com/dangjf/p/9523506.html

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