NumpyNumPy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

one_4_5 = one_20.reshape([4, 5])

print("-->4行5列

Numpy计算(重要)

条件运算

原始数据

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

三目运算import numpy as np

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

np.where(stus_score

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]+5print("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]*0.5print("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.pnga = 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格式的文件如果数值据有无法识别的值出现,会以nan显示,nan相当于np.nan,为float类型.