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简介：

NumPy是Python语言的一个扩充程序 库。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。Numpy内部解除了Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库!

Numpy简单创建数组

import numpy as np

# 创建简单的列表

a = [1, 2, 3, 4]

# 将列表转换为数组

b = np.array(b)

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

快速创建N维数组的api函数

• 创建10行10列的数值为浮点1的矩阵

  array_one = np.ones([10, 10])

• 创建10行10列的数值为浮点0的矩阵

  array_zero = np.zeros([10, 10])

• 从现有的数据创建数组

  • array(深拷贝)

  • asarray(浅拷贝)

Numpy创建随机数组np.random

• 均匀分布

  • np.random.rand(10, 10)创建指定形状(示例为10行10列)的数组(范围在0至1之间)

  • np.random.uniform(0, 100)创建指定范围内的一个数

  • np.random.randint(0, 100) 创建指定范围内的一个整数

• 正态分布

  给定均值/标准差/维度的正态分布np.random.normal(1.75, 0.1, (2, 3))

• 数组的索引, 切片

  正态生成4行5列的二维数组

  ? arr = np.random.normal(1.75, 0.1, (4, 5))

  ? print(arr)

  截取第1至2行的第2至3列(从第0行算起)

  ? after_arr = arr[1:3, 2:4]

  ? print(after_arr)

数组索引

• 改变数组形状(要求前后元素个数匹配)

改变数组形状

print("reshape函数的使用!")
one_20 = np.ones([20])
print("-->1行20列<--")
print (one_20)
?
one_4_5 = one_20.reshape([4, 5])
print("-->4行5列<--")
print (one_4_5)x 
?

Numpy计算(重要)

条件运算

条件判断

import numpy as np
stus_score = np.array([[80, 88], [82, 81], [84, 75], [86, 83], [75, 81]])
stus_score > 80

import numpy as np
stus_score = np.array([[80, 88], [82, 81], [84, 75], [86, 83], [75, 81]])
np.where(stus_score < 80, 0, 90)

统计运算

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

• 

  求最大值

stus_score = np.array([[80, 88], [82, 81], [84, 75], [86, 83], [75, 81]])
# 求每一列的最大值(0表示列)
print("每一列的最大值为:")
result = np.amax(stus_score, axis=0)
print(result)
?
print("每一行的最大值为:")
result = np.amax(stus_score, axis=1)
print(result)

• 指定轴最小值amin

• 

  求最小值

stus_score = np.array([[80, 88], [82, 81], [84, 75], [86, 83], [75, 81]])
# 求每一行的最小值(0表示列)
print("每一列的最小值为:")
result = np.amin(stus_score, axis=0)
print(result)
?
# 求每一行的最小值(1表示行)
print("每一行的最小值为:")
result = np.amin(stus_score, axis=1)
print(result)

• 指定轴平均值mean

求平均值

stus_score = np.array([[80, 88], [82, 81], [84, 75], [86, 83], [75, 81]])
# 求每一行的平均值(0表示列)
print("每一列的平均值:")
result = np.mean(stus_score, axis=0)
print(result)
?
# 求每一行的平均值(1表示行)
print("每一行的平均值:")
result = np.mean(stus_score, axis=1)
print(result)

• 方差std

求方差

stus_score = np.array([[80, 88], [82, 81], [84, 75], [86, 83], [75, 81]])
# 求每一行的方差(0表示列)
print("每一列的方差:")
result = np.std(stus_score, axis=0)
print(result)
?
# 求每一行的方差(1表示行)
print("每一行的方差:")
result = np.std(stus_score, axis=1)
print(result)

数组运算

• 数组与数的运算

加法

stus_score = np.array([[80, 88], [82, 81], [84, 75], [86, 83], [75, 81]])
print("加分前:")
print(stus_score)
?
# 为所有平时成绩都加5分
stus_score[:, 0] = stus_score[:, 0]+5
print("加分后:")
print(stus_score)

乘法

stus_score = np.array([[80, 88], [82, 81], [84, 75], [86, 83], [75, 81]])
print("减半前:")
print(stus_score)
?
# 平时成绩减半
stus_score[:, 0] = stus_score[:, 0]*0.5
print("减半后:")
print(stus_score)

• 数组间也支持加减乘除运算,但基本用不到

image.png

a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([10, 20, 30, 40])
c = a + b
d = a - b
e = a * b
f = a / b
print("a+b为", c)
print("a-b为", d)
print("a*b为", e)
print("a/b为", f)

矩阵运算np.dot()(非常重要)

根据权重计算成绩

• 计算规则

(M行, N列) * (N行, Z列) = (M行, Z列)

矩阵计算总成绩

stus_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(stus_score, q)
print("最终结果为:")
print(result)

• 矩阵拼接

  • 矩阵垂直拼接

垂直拼接

print("v1为:")
v1 = [[0, 1, 2, 3, 4, 5],
      [6, 7, 8, 9, 10, 11]]
print(v1)
print("v2为:")
v2 = [[12, 13, 14, 15, 16, 17], 
      [18, 19, 20, 21, 22, 23]]
print(v2)
# 垂直拼接
result = np.vstack((v1, v2))
print("v1和v2垂直拼接的结果为")
print(result)

• 矩阵水平拼接

• 

  水平拼接

print("v1为:")
v1 = [[0, 1, 2, 3, 4, 5],
      [6, 7, 8, 9, 10, 11]]
print(v1)
print("v2为:")
v2 = [[12, 13, 14, 15, 16, 17], 
      [18, 19, 20, 21, 22, 23]]
print(v2)
# 垂直拼接
result = np.hstack((v1, v2))
print("v1和v2水平拼接的结果为")
print(result)

Numpy读取数据np.genfromtxt

csv文件以逗号分隔数据

? 读取csv格式的文件

关于Numpy 的一些操作

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原文地址：https://www.cnblogs.com/zuichuyouren/p/11487885.html