学习笔记——Python Numpy初体验

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持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是用于数据科学计算的基础模块。

-数组的属性 存储单一数据类型

- 创建数组

• array进行创建数组
  numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order=‘K’, subok=False, ndmin=0)
  参数说明：
  object—数组，dtype—数据类型，ndmin—最小维度
  order–指定阵列的内存布局。‘C‘表按行，’F‘按列，’A‘原来顺序，’K‘元素在内存中出现的顺序

import numpy as np
#创建一维数组
a=np.array([1,2,3,4])
print(a)

#创建二维数组
b=np.array([1,2,3],[4,5,6])
print(b)

• arrange创建数组
  numpy.arange(start, stop, step, dtype = None)
  参数说明：
  start —— 开始位置，数字，可选项，默认起始值为0
  stop —— 停止位置，数字
  step —— 步长，数字，可选项， 默认步长为1，如果指定了step，则必须给出start。
  dtype —— 输出数组的类型。 如果未给出dtype，则从其他输入参数推断数据类型。
  注意：半开区间，返回ndarray
  # 规定起始位置
  #使用默认的起始位置
  

• 随机数创建数组
  ①np.random.random() #创建由[0.0,1.0)随机小数组成的数组
  #一维数组的创建
  #二维数组的创建
  ②np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=‘l’)
  参数说明：
  low: int 生成的数值最低要大于等于low（hign = None时，生成的数值要在[0, low)区间内）
  high: int (可选) 如果使用这个值，则生成的数值在[low, high)区间。
  size: int or tuple of ints(可选)输出随机数的尺寸，比如size = (m * n* k)则输出同规模即m * n* k个随机数。默认是None的，仅仅返回满足要求的单一随机数。
  dtype: dtype(可选)：输出的格式。如int64、int等等
  ③np.random.randn(d0,d1,…,dn)

• randn函数返回一个或一组样本，具有标准正态分布。

• dn表格每个维度

• 返回值为指定维度的array
  #当没有参数的时候返回单个数据
  #给定维度–返回一个或一组样本，服从标准正态分布
  ④numpy.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape)
  参数说明：

• loc(float)：正态分布的均值（期望），对应着这个分布的中心。loc=0说明这一个以Y轴为对称轴的正态分布，默认loc=0.0

• scale(float)：正态分布的标准差，对应分布的宽度，scale越大，正态分布的曲线越矮胖，scale越小，曲线越高瘦。默认scale=1.0

• size(int 或者整数元组)：输出的值赋在shape里，默认为None。

其他方式创建数组
1、np.zeros(shape,dtype=float,order=‘C’) #创建指定大小的数组，用0来填充
2、np.ones与np.zeros差不多，用1来填充
3、np.empty 用之前内存的值来填充
4、np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) #创建一个一维数组，数组是一个等差数列构成的
参数说明：
start:返回样本数据开始点
stop:返回样本数据结束点
num:生成的样本数据量，默认为50
endpoint：True则包含stop；False则不包含stop
retstep：If True, return (samples, step), where step is the spacing between samples.(即如果为True则结果会给出数据间隔)
dtype：输出数组类型
axis：0(默认)或-1

5、np.identity(n,dtype=None) #创建单位矩阵
参数说明：
n 表示创建NxN的单位矩阵
dtype 表示矩阵数据的类型
只能创建方阵
e.g:创建4*4的单位矩阵
6、np.eye(N,M=None,k=0,dtype=,order=‘C’)
参数说明：
N表示行数，M表示列数，如果没有赋值，则默认为N
ｋ表示对角线下标，默认为0表示主对角线，负数表示低对角线，正数表示高对角线
dtype表示数据的类型

-array的合并与分割

• np.vstack() 垂直方向合并
  

• np.hstack()水平方向合并
  

• np.concatenate()可以实现行/列的合并，通过axis进行指定
  

• np.split(ary, indices_or_sections, axis=0) :把一个数组从左到右按顺序切分，只能进行均等分割，不等量会报错
  
  
  按位置分割：
  

• np.array_split()可以进行不等量的分割
  

使用np.split()进行不等量分割会报错

-Copy&deep Copy

在Numpy中，使用b=a，会使得a,b相关联，即改变其中一个，另一个也会跟着改变。如果只想复制a的内容而不想两者相关联，可以用a.copy()

-函数

• 数学函数
  

• 舍入函数
  

• 运算函数
  
  

• 统计函数