numpy
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
-
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)
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 < 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
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.
作者：木子昭
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來源：简书
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可以使用np.log和np.exp这两个：x=5000 y=6000 ret=np.log(float(6000)/float(5000)) print ret new_y=6000/float(np.exp(ret)) pr
nonzero(a) nonzero函数是numpy中用于得到数组array中非零元素的位置（数组索引）的函数。它的返回值是一个长度为a.ndim(数组a的轴