Python——初识NumPy库
入门NumPy库
numpy库为python提供了高性能数组与矩阵运算能力。
数组的创建、数组的属性、数组变换以及随机生成函数等
1、创建数组
创建数组函数整理：
| 函数 | 使用说明 |
|---|---|
| arange | 类似于内置range函数，用于创建数组 |
| ones | 创建指定长度或形状得全1数组 |
| ones_like | 以另一个数组为参考，根据其形状和dtype创建全1数组 |
| zeros | 创建指定长度或形状得全0数组 |
| zeros_like | 以另一个数组为参考，根据其形状和dtype创建全0数组 |
| empty | 创建指定长度或形状的没有具体值的数组 |
| empty_like | 以另一个数组为参考，根据其形状和dtype创建没有具体值的数组 |
| array | 最常用函数，将输入数据转换为ndarray |
| eye,identity | 创建正方形NxN单位矩阵（对角线为1，其余为0） |
通过array函数创建ndarray单/多维数组
通过zeros/zeros_like函数创建指定长度或者形状的全0数组
通过ones/ones_like函数创建指定长度或者形状的全1数组
通过empty/empty_like函数没有具体值的数组
通过arange函数创建数组
通过eye,identity函数创建单位矩阵
2、ndarray数组属性
| 属性 | 使用说名明 |
|---|---|
| shape | 数组的维度 |
| size | 数组元素的总个数 |
| dtype | 数据类型 |
| itemsize | 数组中每个元素的字节大小 |
| ndim | 秩，数据轴的个数 |
举例查看一个数组各个属性值
3、数组变换
ndarray数据类型转换
可通过astype方法进行数据类型转换
备注：astype方法会创建一个新的数组并不会改变原来数组的数据类型
数组变换——数组重组
通过reshape方法可以改变数组维度
数组变换——数组合并
concatenate方法通过指定轴方向，将多个数组合并在一起
数组变换——数组拆分
通过split方法可以将数组拆分为多个数组
数组变换——数组转置和轴对换
通过transpose方法进行转置,数组有着T属性，可以用于转置
通过swapaxes方法用于轴对换
4、numpy随机数函数
numpy.random模块提供了多种随机数生成函数
| 函数 | 使用说明 |
|---|---|
| rand | 产生均匀分布的样本值 |
| randint | 给定范围内取随机整数 |
| randn | 产生平均数为0，标准差为1的正态分布样本值 |
| seed | 随机数种子 |
| permutation | 对一个序列随机排序，不改变原数组 |
| shuffle | 对一个序列随机排序，改变原数组 |
| uniform(low,high,size) | 产生具有均匀分布的数组，low：起始值，high：结束值，size：形状 |
| normal(loc,scale,size) | 产生具有正态分布的数组，low：均值，scale：标准差 |
| poisson(lam,size) | 产生具有泊松分布的数组，lam：随机事件发生率 |