NumPy 基础用法

NumPy 是高性能科学计算和数据分析的基础包. 它是 pandas 等其他各种工具的基础.

主要功能:

ndarray 一个多维数组结构, 高效且节省空间
无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数
线性代数, 随机数生成和傅里叶变换功能

ndarry 多维数组

创建ndarry: np.array(array_like)
数组与列表的区别:
- 数组对象类元素类型必须相同
- 数组大小不可修改

ndarry 常用属性

T: 数组的转置
size: 数组元素个数
ndim: 数组的维数
shape: 数组的维度大小(元组形式)
dtype: 数组元素的数据类型

ndarry 创建方法

array() 将列表转为数组, 可选择显式指定 dtype
arange() range 的 numpy 版支持浮点数
linspace() 类似 arange(), 第三个参数为数组长度
zero() 根据指定形状和 dtype 创建全0数组
ones() 根据指定形状和 dtype 创建全1数组
empty() 根据指定形状和 dtype 创建空数组(内存随机值)
eye() 根据指定边长和 dtype 创建单位矩阵

ndarray 索引

一维数组索引 a[5]
多维数组索引 a[2][3]
新式写法 a[2, 3] (推荐)
对于一个数组, 选出其第1, 3, 4, 6, 7个元素, 组成新的二维数组: a[[1,3,4,6,7]]
布尔型索引, 选出所有大于5的偶数: a[(a>5) & (a%2=0)]
布尔型索引, 选出所有大于5的数和偶数: a[(a>5) | (a%2=0)]
对于一个二维数组, 选出其第一列和第三列, 组成新的二维数组: a[:, [1, 3]]

ndarry 切片

一维数组的切片: 与列表类似
多维数组的切片: a[1:2, 3:4] a[:, 3:5] a[:, 1] (前行后列)
与列表切片的不同: 数组切片时并不会自动复制(而是创建一个视图), 在切片数组上的修改会影响原数组
copy() 方法可以创建数组的深拷贝

NumPy 通用函数

浮点数特殊值

nan(Not 啊Number) 不等于任何浮点数(nan != nan)
inf(infinty) 比任何浮点数都大
NumPy中创建特殊值 np.nan np.inf
在数据分析中, nan常被用做数据缺失值

一元函数

abs sqrt exp log ceil(向上取整) floor(向下取整) rint trunc modf isnan isinf cos sin tan

二元函数

add substract multiply divide power mod maximum mininum

数学和统计方法

sum 求和
mean 求平均数
std 求标准差
var 求方差
min 求最小值
max 求方差
argmin 求最小值索引
argmax 求最大值索引

随机数生成

rand 给定形状产生随机数组(0到1之间的数)
randin 给定形状产生随机整数
choice 给定形状产随机选择
shuffle 与random.shuffle相同
uniform 给定形状产生随机数组

转载于:https://www.cnblogs.com/haoxi/p/9175781.html

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