NumPy库的基本使用

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一、介绍

——NumPy库是高性能科学计算和数据分析的基础包，它是Pandas及其它各种工具的基础

——NumPy里的ndarry多维数组对象，与列表的区别是：

- 数组对象内的元素类型必须一样

- 数组大小不可修改

——数组对象的常用属性：

- T　　　　数组的转置（在多维数组里，将列转成行，行转成列的操作）

- dtype　　数据元素的数据类型

- size　　数组元素的个数

- ndim　　数组的维数

- shape　　数组的维度大小

二、创建ndarray对象

1、基本创建数组的方法：

import numpy as np #首先需要导入numpy库

#创建一维的narray对象

a1 = np.array([1,2,3,4,5])    #一个列表

#创建二维的narray对象

a2 = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])    # 一个列表里套两个列表

#创建多维对象以次类推

指定数据类型：dtype

a = np.array([2,23,4],dtype=np.int)

print(a.dtype)

# int 64

a = np.array([2,23,4],dtype=np.int32)

print(a.dtype)

# int32

a = np.array([2,23,4],dtype=np.float)

print(a.dtype)

# float64

a = np.array([2,23,4],dtype=np.float32)

print(a.dtype)

# float32

自带的几种数组创建方法：

1、zeros:创建全零数组

a = np.zeros((3,4)) # 数据全为0，3行4列

2、ones:创建全一数组, 同时也能指定这些特定数据的 dtype :

a = np.ones((5,3),dtype = np.int) # 数据为1，5行3列

3、empty:创建全空数组, 其实每个值都是接近于零的数:

a = np.empty((2,2)) # 数据为empty，2行2列

4、arange:传值创建连续数组：

a = np.arange(10) # 默认从0开始到10（不包括10），步长为1

print(a) # 返回 [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

a = np.arange(5,20,2) # 从5开始到20（不包括20），步长为2

print(a) # 返回 [ 5  7  9 11 13 15 17 19]

5、 reshape() 函数通常结合 arange() 函数使用，改变数组的维度

# 将一维数组a变为3*4的数组

a=np.arange(12).reshape((3,4))

# 将a变回为一维数组

a.reshape((12,))

6、 linspace() 函数跟 arange() 函数相似，前两个参数指定序列的开头和结尾，第三个参数指定将数组拆分成几个

np.linspace(0,10,5)

# array([  0. ,   2.5,   5. ,   7.5,  10. ])

7、 random() 函数使用随机数填充数组

# 生成一维数组

a = np.random.random(3)　

print(a)

# array([ 0.0092522 ,  0.44961339,  0.85684498])

# 生成多维数组

a = np.random.random((3,3))

print(a)

# array([[ 0.50311642,  0.25961784,  0.30587642],

       [ 0.55388356,  0.92739877,  0.26140058],

       [ 0.63482092,  0.45938232,  0.84053653]])
# 生成的都是0~1范围的小数

三、数组基本操作

1、算术运算符

算术运算符可以用于数组和标量之间

>>> a=np.arange(4)

>>> a

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

>>> a+4

array([4, 5, 6, 7])

>>> a-4

array([-4, -3, -2, -1])

>>> a*4

array([ 0,  4,  8, 12])

>>> a/2

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

还可以用于两个数组之间，这两个数组的元素位置必须相同，也就是具有相同的型

>>> a=np.arange(4)

>>> a

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

>>> b=np.arange(4,8)

>>> b

array([4, 5, 6, 7])

>>> a+b

array([ 4,  6,  8, 10])

>>> a-b

array([-4, -4, -4, -4])

>>> a*b

array([ 0,  5, 12, 21])

>>> a/b

array([0, 0, 0, 0]) #整数相除只取商

>>> a**2
array([ 0,  1, 4, 9])

>>> a%b　　　　# 相除后取余数

array([ 0,  5, 12, 21])

对于多维数组是一样适用的，

>>> A=np.arange(9).reshape((3,3))

>>> A

array([[0, 1, 2],

       [3, 4, 5],

       [6, 7, 8]])

>>> B=np.ones((3,3))

>>> B

array([[ 1.,  1.,  1.],

       [ 1.,  1.,  1.],

       [ 1.,  1.,  1.]])

>>> A*B

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

       [ 3.,  4.,  5.],

       [ 6.,  7.,  8.]])

2、数组的索引与切片

A = np.arange(3,15).reshape((3,4))

"""

array([[ 3,  4,  5,  6]

       [ 7,  8,  9, 10]

       [11, 12, 13, 14]])

在这样的二维数组中，每一行有从0开始的索引，每一行里的元素也有自己的索引,所以：

"""

print(A[2])

# [11 12 13 14]

print(A[2,2])

# 13

切片

# 数组也有类似列表的切片操作

A = np.arange(3,15).reshape((3,4))

"""

array([[ 3,  4,  5,  6]

       [ 7,  8,  9, 10]

       [11, 12, 13, 14]])

"""

print(A[1,0:2])
# [7,8]

print(A[0:2,1:3])

"""

array([[4,  5]

       [8,  9]

       [12, 13]])

"""

Numpy 的 copy & deepcopy：

= 的赋值方式会带有关联性：

import numpy as np

a = np.arange(4)

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

b = a

c = a

d = b

改变a的第一个值， b 、 c 、 d 的第一个值也会同时改变。

a[0] = 11

print(a)

# array([11,  1,  2,  3])

确认 b 、 c 、 d 是否与 a 相同。

print(b is a)  # True

print(c is a)  # True

print(d is a)  # True

同样的，更改 d 的值， a 、 b 、 c 也会改变。

d[1:3] = [22, 33]   # array([11, 22, 33,  3])

print(a)            # array([11, 22, 33,  3])

print(b)            # array([11, 22, 33,  3])

print(c)            # array([11, 22, 33,  3])

copy() 的赋值方式没有关联性

b = a.copy()    # deep copy

print(b)        # array([11, 22, 33,  3])

a[3] = 44

print(a)        # array([11, 22, 33, 44])

print(b)        # array([11, 22, 33,  3])

3、矩阵常用函数

1）最大值最小值

import numpy as np

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

print(a.max()) #获取整个矩阵的最大值 结果： 6

print(a.min()) #最小值，结果：1

# 可以指定关键字参数axis来获得行最大（小）值或列最大（小）值

# axis=0 行方向最大（小）值，即获得每列的最大（小）值

# axis=1 列方向最大（小）值，即获得每行的最大（小）值

# 例如

print(a.max(axis=0))

# 结果为 [4 5 6]

print(a.max(axis=1))

# 结果为 [3 6]

# 要想获得最大最小值元素所在的位置，可以通过argmax函数来获得

print(a.argmax(axis=1))

# 结果为 [2 2]

2）平均值

import numpy as np

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

print(a.mean()) #结果为： 3.5

# 同样地，可以通过关键字axis参数指定沿哪个方向获取平均值

print(a.mean(axis=0)) # 结果 [ 2.5  3.5  4.5]

print(a.mean(axis=1)) # 结果 [ 2.  5.]

3）方差：方差的函数为 var() ,方差函数 var() 相当于函数 mean(abs(x - x.mean())**2) ,其中x为矩阵。

import numpy as np

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

print(a.var()) # 结果 2.91666666667

print(a.var(axis=0)) # 结果 [ 2.25  2.25  2.25]

print(a.var(axis=1)) # 结果 [ 0.66666667  0.66666667]

4）标准差：标准差的函数为 std()， std() 相当于 sqrt(mean(abs(x - x.mean())**2)) ，或相当于 sqrt(x.var()) 。

import numpy as np

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

print(a.std()) # 结果 1.70782512766

print(a.std(axis=0)) # 结果 [ 1.5  1.5  1.5]

print(a.std(axis=1)) # 结果 [ 0.81649658  0.81649658]

5）中值：中值指的是将序列按大小顺序排列后，排在中间的那个值，如果有偶数个数，则是排在中间两个数的平均值。

import numpy as np

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

print(np.median(x))  # 对所有数取中值

# 结果 3.5

print(np.median(x,axis=0))  # 沿第一维方向取中值

# 结果 [ 2.5  3.5  4.5]

print(np.median(x,axis=1))  # 沿第二维方向取中值

# 结果 [ 2.  5.]

6）求和：矩阵求和的函数是sum()，可以对行，列，或整个矩阵求和

import numpy as np

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

print(a.sum())           # 对整个矩阵求和

# 结果 21

print(a.sum(axis=0)) # 对行方向求和

# 结果 [5 7 9]

print(a.sum(axis=1)) # 对列方向求和

# 结果 [ 6 15]

7）累积和：

import numpy as np

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

print(a.cumsum())            # 对整个矩阵求累积和

# 结果 [ 1  3  6 10 15 21]

print(a.cumsum(axis=0))  # 对行方向求累积和

"""

结果[[1 2 4]

 [5 7 9]]

"""

print(a.cumsum(axis=1))  # 对列方向求累积和

"""

结果

[[ 1  3  6]

 [ 4  9 15]]

"""