1.Numpy简介
Numpy是python的一种开源的数值计算扩展；Numpy可用来存储和处理大型矩阵；Numpy支持大量的维度数组与矩阵运算。
2.数据类型
Numpy最基本最常用的数据类型是ndarray（n维数组），其中的很多方法也是针对ndarray对象而开发的；其与python自带数据类型list（列表）基本无差别；因此对于list对象的操作都可以运用到ndarray对象上。
3.Numpy总览
数据生成
生成ndarray对象的方法汇总
| 函数 | 实例 |
|---|---|
| np.array | np.array([1,2,3,4,5]) |
| np.arange | np.arange(1,10) |
| np.linspace | np.linspace(1,10,10) |
| np.ones | np.ones((2,2)) |
| np.ones_like | np.ones_like([[1,2,3],[3,2,1]]) |
| np.zeros | np.zeros((3,2)) |
| np.zeros_like | np.zeros_like([[3,2,1],[1,2,3]]) |
| np.empty | np.empty((3,4)) |
| np.empty_like | np.empty_like([[1,2,3],[3,2,1]]) |
import numpy as np
np.array([1,2,3,4,5])
np.arange(1,10)
np.linspace(1,10,10)
np.ones((2,2))
np.ones_like([[1,2,3],[3,2,1]])
np.zeros((3,2))
np.zeros_like([[3,2,1],[1,2,3]])
np.empty((3,4))
np.empty_like([[1,2,3],[3,2,1]])##### 数据结构
| 函数 | 实例 |
|---|---|
| np.size | np.size(np.ones((3,4))) |
| np.shape | np.shape(np.ones((3,4))) |
| np.split | np.split(np.ones((3,4)),1) |
| np.reshape | np.ones((3,4)).reshape(2,6) |
| np.concatenate | np.concatenate(ones((3,4))) |
| np.transpose | np.ones((3,4)).transpose( ) |
import numpy as np
np.size(np.ones((3,4)))
np.shape(np.ones((3,4)))
np.split(np.ones((3,4)),1)
np.ones((3,4)).reshape(2,6)
np.concatenate(ones((3,4)))
np.ones((3,4)).transpose( )##### np.random
np.random模块可以用于生成呈各种分布的数据
| 函数 | 实例 |
|---|---|
| np.random.rand | np.random.rand(2,3) |
| np.random.randn | np.random.randn(3,4) |
| np.random.gamma | np.random.gamma(3,10) |
| np.random.normal | np.random.normal(0,1) |
| np.random.randint | np.random.randint(0,10,10) |
import numpy as np
np.random.rand(2,3)
np.random.randn(3,4)
np.random.gamma(3,10)
np.random.normal(0,1)
np.random.randint(0,10,10)##### 数值计算
| 函数 | 实例 |
|---|---|
| np.sin | np.sin(10) |
| np.cos | np.cos(60) |
| np.exp | np.exp(4) |
| np.power | np.power(2,3) |
import numpy as np
np.sin(10)
np.cos(60)
np.exp(4)
np.power(2,3)##### 数据分析
| 函数 | 实例 |
|---|---|
| np.abs | np.abs(np.arange(-5,4)) |
| np.sum | np.sum([1,2,3]) |
| np.var | np.var([1,2,3]) |
| np.std | np.std([1,2,3]) |
| np.mean | np.mean([1,2,3]) |
| np.sqrt | np.sqrt([4,9,16]) |
| np.floor | np.floor([2.1,3.7,4.3]) |
| np.ceil | np.ceil([2,1,3.7,4.3]) |
| np.median | np.median([3,2,4]) |
| np.cumsum | np.cumsum([[1,2,3],[3,2,1]]) |
| np.cumprod | np.cumprod([[1,2,3],[3,2,1]]) |
import numpy as np
np.abs(np.arange(-5,4))
np.sum([1,2,3])
np.var([1,2,3])
np.std([1,2,3])
np.mean([1,2,3])
np.sqrt([4,9,16])
np.floor([2.1,3.7,4.3])
np.ceil([2,1,3.7,4.3])
np.cumsum([[1,2,3],[3,2,1]])
np.cumprod([[1,2,3],[3,2,1]])##### 索引
| 函数 | 实例 |
|---|---|
| np.argmin | np.argmin([4,2,1,6,8]) |
| np.argmax | np.argmax([4,2,1,6,8]) |
import numpy as np
np.argmin([4,2,1,6,8])
np.argmax([4,2,1,6,8])Ending
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