【例】两个numpy.nan是不相等的。
import numpy as np
print(np.nan == np.nan) # False
print(np.nan != np.nan) # True
import numpy as np
x = np.array([1, 1, 8, np.nan, 10])
print(x)
# [ 1. 1. 8. nan 10.]
y = np.isnan(x)
print(y)
# [False False False True False]
z = np.count_nonzero(y)
print(z) # 1
Python 原生的数据类型相对较少, bool、int、float、str等。这在不需要关心数据在计算机中表示的所有方式的应用中是方便的。然而,对于科学计算,通常需要更多的控制。为了加以区分 numpy 在这些类型名称末尾都加了“_”。
下表列举了常用 numpy 基本类型。
numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例。
class dtype(object):
def __init__(self, obj, align=False, copy=False):
pass
import numpy as np
a = np.dtype('b1')
print(a.type) #
print(a.itemsize) # 1
a = np.dtype('i1')
print(a.type) #
print(a.itemsize) # 1
a = np.dtype('i2')
print(a.type) #
print(a.itemsize) # 2
a = np.dtype('i4')
print(a.type) #
print(a.itemsize) # 4
a = np.dtype('i8')
print(a.type) #
print(a.itemsize) # 8
a = np.dtype('u1')
print(a.type) #
print(a.itemsize) # 1
a = np.dtype('u2')
print(a.type) #
print(a.itemsize) # 2
a = np.dtype('u4')
print(a.type) #
print(a.itemsize) # 4
a = np.dtype('u8')
print(a.type) #
print(a.itemsize) # 8
a = np.dtype('f2')
print(a.type) #
print(a.itemsize) # 2
a = np.dtype('f4')
print(a.type) #
print(a.itemsize) # 4
a = np.dtype('f8')
print(a.type) #
print(a.itemsize) # 8
a = np.dtype('S')
print(a.type) #
print(a.itemsize) # 0
a = np.dtype('S3')
print(a.type) #
print(a.itemsize) # 3
a = np.dtype('U3')
print(a.type) #
print(a.itemsize) # 12
Python 的浮点数通常是64位浮点数,几乎等同于 np.float64。
NumPy和Python整数类型的行为在整数溢出方面存在显着差异,与 NumPy 不同,Python 的int 是灵活的。这意味着Python整数可以扩展以容纳任何整数并且不会溢出。
Machine limits for integer types.
class iinfo(object):
def __init__(self, int_type):
pass
def min(self):
pass
def max(self):
pass
【例】
import numpy as np
ii16 = np.iinfo(np.int16)
print(ii16.min) # -32768
print(ii16.max) # 32767
ii32 = np.iinfo(np.int32)
print(ii32.min) # -2147483648
print(ii32.max) # 2147483647
Machine limits for floating point types.
class finfo(object):
def _init(self, dtype):
【例】
import numpy as np
ff16 = np.finfo(np.float16)
print(ff16.bits) # 16
print(ff16.min) # -65500.0
print(ff16.max) # 65500.0
print(ff16.eps) # 0.000977
ff32 = np.finfo(np.float32)
print(ff32.bits) # 32
print(ff32.min) # -3.4028235e+38
print(ff32.max) # 3.4028235e+38
print(ff32.eps) # 1.1920929e-07
在 numpy 中,我们很方便的将字符串转换成时间日期类型 datetime64(datetime 已被 python 包含的日期时间库所占用)。
datatime64是带单位的日期时间类型,其单位如下:
| - |us | 微秒
| - |ns | 纳秒
| - |ps | 皮秒
| - |fs | 飞秒
| - |as | 阿托秒
注意:
【例】从字符串创建 datetime64 类型时,默认情况下,numpy 会根据字符串自动选择对应的单位。
import numpy as np
a = np.datetime64('2020-03-01')
print(a, a.dtype) # 2020-03-01 datetime64[D]
a = np.datetime64('2020-03')
print(a, a.dtype) # 2020-03 datetime64[M]
a = np.datetime64('2020-03-08 20:00:05')
print(a, a.dtype) # 2020-03-08T20:00:05 datetime64[s]
a = np.datetime64('2020-03-08 20:00')
print(a, a.dtype) # 2020-03-08T20:00 datetime64[m]
a = np.datetime64('2020-03-08 20')
print(a, a.dtype) # 2020-03-08T20 datetime64[h]
【例】从字符串创建 datetime64 类型时,可以强制指定使用的单位。
import numpy as np
a = np.datetime64('2020-03', 'D')
print(a, a.dtype) # 2020-03-01 datetime64[D]
a = np.datetime64('2020-03', 'Y')
print(a, a.dtype) # 2020 datetime64[Y]
print(np.datetime64('2020-03') == np.datetime64('2020-03-01')) # True
print(np.datetime64('2020-03') == np.datetime64('2020-03-02')) #False
由上例可以看出,2019-03 和 2019-03-01 所表示的其实是同一个时间。 事实上,如果两个 datetime64 对象具有不同的单位,它们可能仍然代表相同的时刻。并且从较大的单位(如月份)转换为较小的单位(如天数)是安全的。
【例】从字符串创建 datetime64 数组时,如果单位不统一,则一律转化成其中最小的单位。
import numpy as np
a = np.array(['2020-03', '2020-03-08', '2020-03-08 20:00'], dtype='datetime64')
print(a, a.dtype)
# ['2020-03-01T00:00' '2020-03-08T00:00' '2020-03-08T20:00'] datetime64[m]
【例】使用arange()创建 datetime64 数组,用于生成日期范围。
import numpy as np
a = np.arange('2020-08-01', '2020-08-10', dtype=np.datetime64)
print(a)
# ['2020-08-01' '2020-08-02' '2020-08-03' '2020-08-04' '2020-08-05'
# '2020-08-06' '2020-08-07' '2020-08-08' '2020-08-09']
print(a.dtype) # datetime64[D]
a = np.arange('2020-08-01 20:00', '2020-08-10', dtype=np.datetime64)
print(a)
# ['2020-08-01T20:00' '2020-08-01T20:01' '2020-08-01T20:02' ...
# '2020-08-09T23:57' '2020-08-09T23:58' '2020-08-09T23:59']
print(a.dtype) # datetime64[m]
a = np.arange('2020-05', '2020-12', dtype=np.datetime64)
print(a)
# ['2020-05' '2020-06' '2020-07' '2020-08' '2020-09' '2020-10' '2020-11']
print(a.dtype) # datetime64[M]
【例】timedelta64 表示两个 datetime64 之间的差。timedelta64 也是带单位的,并且和相减运算中的两个 datetime64 中的较小的单位保持一致。
import numpy as np
a = np.datetime64('2020-03-08') - np.datetime64('2020-03-07')
b = np.datetime64('2020-03-08') - np.datetime64('2020-03-07 08:00')
c = np.datetime64('2020-03-08') - np.datetime64('2020-03-07 23:00', 'D')
print(a, a.dtype) # 1 days timedelta64[D]
print(b, b.dtype) # 960 minutes timedelta64[m]
print(c, c.dtype) # 1 days timedelta64[D]
a = np.datetime64('2020-03') + np.timedelta64(20, 'D')
b = np.datetime64('2020-06-15 00:00') + np.timedelta64(12, 'h')
print(a, a.dtype) # 2020-03-21 datetime64[D]
print(b, b.dtype) # 2020-06-15T12:00 datetime64[m]
【例】生成 timedelta64时,要注意年(‘Y’)和月(‘M’)这两个单位无法和其它单位进行运算(一年有几天?一个月有几个小时?这些都是不确定的)。
import numpy as np
a = np.timedelta64(1, 'Y')
b = np.timedelta64(a, 'M')
print(a) # 1 years
print(b) # 12 months
c = np.timedelta64(1, 'h')
d = np.timedelta64(c, 'm')
print(c) # 1 hours
print(d) # 60 minutes
print(np.timedelta64(a, 'D'))
# TypeError: Cannot cast NumPy timedelta64 scalar from metadata [Y] to [D] according to the rule 'same_kind'
print(np.timedelta64(b, 'D'))
# TypeError: Cannot cast NumPy timedelta64 scalar from metadata [M] to [D] according to the rule 'same_kind'
【例】timedelta64 的运算。
import numpy as np
a = np.timedelta64(1, 'Y')
b = np.timedelta64(6, 'M')
c = np.timedelta64(1, 'W')
d = np.timedelta64(1, 'D')
e = np.timedelta64(10, 'D')
print(a) # 1 years
print(b) # 6 months
print(a + b) # 18 months
print(a - b) # 6 months
print(2 * a) # 2 years
print(a / b) # 2.0
print(c / d) # 7.0
print(c % e) # 7 days
print(e) # 10 days
【例】numpy.datetime64 与 datetime.datetime 相互转换
import numpy as np
import datetime
dt = datetime.datetime(year=2020, month=6, day=1, hour=20, minute=5, second=30)
dt64 = np.datetime64(dt, 's')
print(dt64, dt64.dtype)
# 2020-06-01T20:05:30 datetime64[s]
dt2 = dt64.astype(datetime.datetime)
print(dt2, type(dt2))
# 2020-06-01 20:05:30
为了允许在只有一周中某些日子有效的上下文中使用日期时间,NumPy包含一组“busday”(工作日)功能。
numpy.busday_offset(dates, offsets, roll=‘raise’, weekmask=‘1111100’, holidays=None, busdaycal=None, out=None)
First adjusts the date to fall on a valid day according to the roll rule, then applies offsets to the given dates counted in valid days.
参数roll:{‘raise’, ‘nat’, ‘forward’, ‘following’, ‘backward’, ‘preceding’, ‘modifiedfollowing’, ‘modifiedpreceding’}
【例】将指定的偏移量应用于工作日,单位天(‘D’)。计算下一个工作日,如果当前日期为非工作日,默认报错。可以指定 forward 或 backward 规则来避免报错。(一个是向前取第一个有效的工作日,一个是向后取第一个有效的工作日)
import numpy as np
# 2020-07-10 星期五
a = np.busday_offset('2020-07-10', offsets=1)
print(a) # 2020-07-13
a = np.busday_offset('2020-07-11', offsets=1)
print(a)
# ValueError: Non-business day date in busday_offset
a = np.busday_offset('2020-07-11', offsets=0, roll='forward')
b = np.busday_offset('2020-07-11', offsets=0, roll='backward')
print(a) # 2020-07-13
print(b) # 2020-07-10
a = np.busday_offset('2020-07-11', offsets=1, roll='forward')
b = np.busday_offset('2020-07-11', offsets=1, roll='backward')
print(a) # 2020-07-14
print(b) # 2020-07-13
可以指定偏移量为 0 来获取当前日期向前或向后最近的工作日,当然,如果当前日期本身就是工作日,则直接返回当前日期。
numpy.is_busday(dates, weekmask=‘1111100’, holidays=None, busdaycal=None, out=None)
Calculates which of the given dates are valid days, and which are not.
【例】返回指定日期是否是工作日。
import numpy as np
# 2020-07-10 星期五
a = np.is_busday('2020-07-10')
b = np.is_busday('2020-07-11')
print(a) # True
print(b) # False
【例】统计一个 datetime64[D] 数组中的工作日天数。
import numpy as np
# 2020-07-10 星期五
begindates = np.datetime64('2020-07-10')
enddates = np.datetime64('2020-07-20')
a = np.arange(begindates, enddates, dtype='datetime64')
b = np.count_nonzero(np.is_busday(a))
print(a)
# ['2020-07-10' '2020-07-11' '2020-07-12' '2020-07-13' '2020-07-14'
# '2020-07-15' '2020-07-16' '2020-07-17' '2020-07-18' '2020-07-19']
print(b) # 6
【例】自定义周掩码值,即指定一周中哪些星期是工作日。
import numpy as np
# 2020-07-10 星期五
a = np.is_busday('2020-07-10', weekmask=[1, 1, 1, 1, 1, 0, 0])
b = np.is_busday('2020-07-10', weekmask=[1, 1, 1, 1, 0, 0, 1])
print(a) # True
print(b) # False
numpy.busday_count(begindates, enddates, weekmask=‘1111100’, holidays=[], busdaycal=None, out=None)
Counts the number of valid days between begindates and enddates, not including the day of enddates.
【例】返回两个日期之间的工作日数量。
import numpy as np
# 2020-07-10 星期五
begindates = np.datetime64('2020-07-10')
enddates = np.datetime64('2020-07-20')
a = np.busday_count(begindates, enddates)
b = np.busday_count(enddates, begindates)
print(a) # 6
print(b) # -6
导入 numpy。
import numpy as np
numpy 提供的最重要的数据结构是ndarray,它是 python 中list的扩展。
def array(p_object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0):
【例】
import numpy as np
# 创建一维数组
a = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
b = np.array((0, 1, 2, 3, 4))
print(a, type(a))
# [0 1 2 3 4]
print(b, type(b))
# [0 1 2 3 4]
# 创建二维数组
c = np.array([[11, 12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19, 20],
[21, 22, 23, 24, 25],
[26, 27, 28, 29, 30],
[31, 32, 33, 34, 35]])
print(c, type(c))
# [[11 12 13 14 15]
# [16 17 18 19 20]
# [21 22 23 24 25]
# [26 27 28 29 30]
# [31 32 33 34 35]]
# 创建三维数组
d = np.array([[(1.5, 2, 3), (4, 5, 6)],
[(3, 2, 1), (4, 5, 6)]])
print(d, type(d))
# [[[1.5 2. 3. ]
# [4. 5. 6. ]]
#
# [[3. 2. 1. ]
# [4. 5. 6. ]]]
array()和asarray()都可以将结构数据转化为 ndarray,但是array()和asarray()主要区别就是当数据源是ndarray 时,array()仍然会 copy 出一个副本,占用新的内存,但不改变 dtype 时 asarray()不会。
def asarray(a, dtype=None, order=None):
return array(a, dtype, copy=False, order=order)
【例】array()和asarray()都可以将结构数据转化为 ndarray
import numpy as np
x = [[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]]
y = np.array(x)
z = np.asarray(x)
x[1][2] = 2
print(x,type(x))
# [[1, 1, 1], [1, 1, 2], [1, 1, 1]]
print(y,type(y))
# [[1 1 1]
# [1 1 1]
# [1 1 1]]
print(z,type(z))
# [[1 1 1]
# [1 1 1]
# [1 1 1]]
【例】array()和asarray()的区别。(array()和asarray()主要区别就是当数据源是ndarray 时,array()仍然会 copy 出一个副本,占用新的内存,但不改变 dtype 时 asarray()不会。)
import numpy as np
x = np.array([[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]])
y = np.array(x)
z = np.asarray(x)
w = np.asarray(x, dtype=np.int)
x[1][2] = 2
print(x,type(x),x.dtype)
# [[1 1 1]
# [1 1 2]
# [1 1 1]] int32
print(y,type(y),y.dtype)
# [[1 1 1]
# [1 1 1]
# [1 1 1]] int32
print(z,type(z),z.dtype)
# [[1 1 1]
# [1 1 2]
# [1 1 1]] int32
print(w,type(w),w.dtype)
# [[1 1 1]
# [1 1 2]
# [1 1 1]] int32
【例】更改为较大的dtype时,其大小必须是array的最后一个axis的总大小(以字节为单位)的除数
import numpy as np
x = np.array([[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]])
print(x, x.dtype)
# [[1 1 1]
# [1 1 1]
# [1 1 1]] int64
x.dtype = np.float
print(x,type(x),x.dtype)
# [[5.e-324 5.e-324 5.e-324]
# [5.e-324 5.e-324 5.e-324]
# [5.e-324 5.e-324 5.e-324]] float64
给函数绘图的时候可能会用到fromfunction(),该函数可从函数中创建数组。
def fromfunction(function, shape, **kwargs):
【例】通过在每个坐标上执行一个函数来构造数组。
这里函数计算用到的参数是矩阵的下角标 i i i和 j j j, a i j a_{ij} aij
import numpy as np
def f(x, y):
return 10 * x + y
x = np.fromfunction(f, (5, 4), dtype=int)
print(x)
# [[ 0 1 2 3]
# [10 11 12 13]
# [20 21 22 23]
# [30 31 32 33]
# [40 41 42 43]]
x = np.fromfunction(lambda i, j: i == j, (3, 3), dtype=int)
print(x)
# [[ True False False]
# [False True False]
# [False False True]]
x = np.fromfunction(lambda i, j: i + j, (3, 3), dtype=int)
print(x)
# [[0 1 2]
# [1 2 3]
# [2 3 4]]
在机器学习任务中经常做的一件事就是初始化参数,需要用常数值或者随机值来创建一个固定大小的矩阵。
def zeros(shape, dtype=None, order='C'):
def zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None):
【例】
import numpy as np
x = np.zeros(5)
print(x) # [0. 0. 0. 0. 0.]
x = np.zeros([2, 3])
print(x)
# [[0. 0. 0.]
# [0. 0. 0.]]
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
y = np.zeros_like(x)
print(y)
# [[0 0 0]
# [0 0 0]]
def ones(shape, dtype=None, order='C'):
def ones_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None):
【例】
import numpy as np
x = np.ones(5)
print(x) # [1. 1. 1. 1. 1.]
x = np.ones([2, 3])
print(x)
# [[1. 1. 1.]
# [1. 1. 1.]]
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
y = np.ones_like(x)
print(y)
# [[1 1 1]
# [1 1 1]]
def empty(shape, dtype=None, order='C'):
def empty_like(prototype, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None):
【例】
import numpy as np
x = np.empty(5)
print(x)
# [1.95821574e-306 1.60219035e-306 1.37961506e-306
# 9.34609790e-307 1.24610383e-306]
x = np.empty((3, 2))
print(x)
# [[1.60220393e-306 9.34587382e-307]
# [8.45599367e-307 7.56598449e-307]
# [1.33509389e-306 3.59412896e-317]]
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
y = np.empty_like(x)
print(y)
# [[ 7209029 6422625 6619244]
# [ 100 707539280 504]]
def eye(N, M=None, k=0, dtype=float, order='C'):
def identity(n, dtype=None):
【例】
import numpy as np
x = np.eye(4)
print(x)
# [[1. 0. 0. 0.]
# [0. 1. 0. 0.]
# [0. 0. 1. 0.]
# [0. 0. 0. 1.]]
x = np.eye(2, 3)
print(x)
# [[1. 0. 0.]
# [0. 1. 0.]]
x = np.identity(4)
print(x)
# [[1. 0. 0. 0.]
# [0. 1. 0. 0.]
# [0. 0. 1. 0.]
# [0. 0. 0. 1.]]
def diag(v, k=0):
【例】
import numpy as np
x = np.arange(9).reshape((3, 3))
print(x)
# [[0 1 2]
# [3 4 5]
# [6 7 8]]
print(np.diag(x)) # [0 4 8]
print(np.diag(x, k=1)) # [1 5]
print(np.diag(x, k=-1)) # [3 7]
v = [1, 3, 5, 7]
x = np.diag(v)
print(x)
# [[1 0 0 0]
# [0 3 0 0]
# [0 0 5 0]
# [0 0 0 7]]
def full(shape, fill_value, dtype=None, order='C'):
def full_like(a, fill_value, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None):
【例】
import numpy as np
x = np.full((2,), 7)
print(x)
# [7 7]
x = np.full(2, 7)
print(x)
# [7 7]
x = np.full((2, 7), 7)
print(x)
# [[7 7 7 7 7 7 7]
# [7 7 7 7 7 7 7]]
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
y = np.full_like(x, 7)
print(y)
# [[7 7 7]
# [7 7 7]]
def arange([start,] stop[, step,], dtype=None):
def linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False,
dtype=None, axis=0):
def logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0,
dtype=None, axis=0):
def rand(d0, d1, ..., dn):
【例】
import numpy as np
x = np.arange(5)
print(x) # [0 1 2 3 4]
x = np.arange(3, 7, 2)
print(x) # [3 5]
x = np.linspace(start=0, stop=2, num=9)
print(x)
# [0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. ]
x = np.logspace(0, 1, 5)
print(np.around(x, 2))
# [ 1. 1.78 3.16 5.62 10. ]
#np.around 返回四舍五入后的值,可指定精度。
# around(a, decimals=0, out=None)
# a 输入数组
# decimals 要舍入的小数位数。 默认值为0。 如果为负,整数将四舍五入到小数点左侧的位置
x = np.linspace(start=0, stop=1, num=5)
x = [10 ** i for i in x]
print(np.around(x, 2))
# [ 1. 1.78 3.16 5.62 10. ]
x = np.random.random(5)
print(x)
# [0.41768753 0.16315577 0.80167915 0.99690199 0.11812291]
x = np.random.random([2, 3])
print(x)
# [[0.41151858 0.93785153 0.57031309]
# [0.13482333 0.20583516 0.45429181]]
结构数组,首先需要定义结构,然后利用np.array()来创建数组,其参数dtype为定义的结构。
【例】
import numpy as np
personType = np.dtype({
'names': ['name', 'age', 'weight'],
'formats': ['U30', 'i8', 'f8']})
a = np.array([('Liming', 24, 63.9), ('Mike', 15, 67.), ('Jan', 34, 45.8)],
dtype=personType)
print(a, type(a))
# [('Liming', 24, 63.9) ('Mike', 15, 67. ) ('Jan', 34, 45.8)]
#
【例】
import numpy as np
personType = np.dtype([('name', 'U30'), ('age', 'i8'), ('weight', 'f8')])
a = np.array([('Liming', 24, 63.9), ('Mike', 15, 67.), ('Jan', 34, 45.8)],
dtype=personType)
print(a, type(a))
# [('Liming', 24, 63.9) ('Mike', 15, 67. ) ('Jan', 34, 45.8)]
#
# 结构数组的取值方式和一般数组差不多,可以通过下标取得元素:
print(a[0])
# ('Liming', 24, 63.9)
print(a[-2:])
# [('Mike', 15, 67. ) ('Jan', 34, 45.8)]
# 我们可以使用字段名作为下标获取对应的值
print(a['name'])
# ['Liming' 'Mike' 'Jan']
print(a['age'])
# [24 15 34]
print(a['weight'])
# [63.9 67. 45.8]
在使用 numpy 时,你会想知道数组的某些信息。很幸运,在这个包里边包含了很多便捷的方法,可以给你想要的信息。
class ndarray(object):
shape = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None)
dtype = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None)
size = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None)
ndim = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None)
itemsize = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None)
【例】
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a.shape) # (5,)
print(a.dtype) # int32
print(a.size) # 5
print(a.ndim) # 1
print(a.itemsize) # 4
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6.0]])
print(b.shape) # (2, 3)
print(b.dtype) # float64
print(b.size) # 6
print(b.ndim) # 2
print(b.itemsize) # 8
在ndarray中所有元素必须是同一类型,否则会自动向下转换,int->float->str。
【例】
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a) # [1 2 3 4 5]
b = np.array([1, 2, 3, 4, '5'])
print(b) # ['1' '2' '3' '4' '5']
c = np.array([1, 2, 3, 4, 5.0])
print(c) # [1. 2. 3. 4. 5.]
numpy是python中基于数组对象的科学计算库。 提炼关键字,可以得出numpy以下三大特点:
拥有n维数组对象;
拥有广播功能(后面讲到);
拥有各种科学计算API,任你调用;
因为numpy是一个python库,所以使用python包管理工具pip或者conda都可以安装。 安装python后,打开cmd命令行,输入:
#pip install numpy
n维数组(ndarray)对象,是一系列同类数据的集合,可以进行索引、切片、迭代操作。 numpy中可以使用array函数创建数组:
import numpy as np
np.array([1,2,3])
判断一个数组是几维,主要是看它有几个轴(axis)。
一个轴表示一维数组,两个轴表示二维数组,以此类推。
每个轴都代表一个一维数组。
比如说,二维数组第一个轴里的每个元素都是一个一维数组,也就是第二个轴。
一维数组一个轴:
[1,2,3]
二维数组两个轴:
[[0, 1, 2],
[3, 4, 5]]
三维数组三个轴:
[[[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5]],
[[ 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11]]]
以此类推n维数组。
(提示: NaN = not a number, inf = infinity)
0 * np.nan
np.nan == np.nan
np.inf > np.nan
np.nan - np.nan
0.3 == 3 * 0.1
print(0 * np.nan) # nan
print(np.nan == np.nan) # False
print(np.inf > np.nan) # False
print(np.nan - np.nan) # nan
print(0.3 == 3 * 0.1) # False
dt64 = np.datetime64(‘2020-02-25 22:10:10’)
【知识点:时间日期和时间增量】
如何将numpy的datetime64对象转换为datetime的datetime对象?
import numpy as np
import datetime
dt64 = np.datetime64('2020-02-25 22:10:10')
dt = dt64.astype(datetime.datetime)
print(dt, type(dt))
# 2020-02-25 22:10:10
dates = np.arange(‘2020-02-01’, ‘2020-02-10’, 2, np.datetime64)
【知识点:时间日期和时间增量、数学函数】
如何填写不规则系列的numpy日期中的缺失日期?
import numpy as np
dates = np.arange('2020-02-01', '2020-02-10', 2, np.datetime64)
print(dates)
# ['2020-02-01' '2020-02-03' '2020-02-05' '2020-02-07' '2020-02-09']
out = []
for date, d in zip(dates, np.diff(dates)):
out.extend(np.arange(date, date + d))
print(date,d)
# 2020-02-01 2 days
# 2020-02-03 2 days
# 2020-02-05 2 days
# 2020-02-07 2 days
fillin = np.array(out)
print(fillin)
# ['2020-02-01' '2020-02-02' '2020-02-03' '2020-02-04' '2020-02-05'
# '2020-02-06' '2020-02-07' '2020-02-08']
output = np.hstack([fillin, dates[-1]])
print(output)
# ['2020-02-01' '2020-02-02' '2020-02-03' '2020-02-04' '2020-02-05'
# '2020-02-06' '2020-02-07' '2020-02-08' '2020-02-09']
【知识点:时间日期】
yesterday = np.datetime64('today', 'D') - np.timedelta64(1, 'D')
today = np.datetime64('today', 'D')
tomorrow = np.datetime64('today', 'D') + np.timedelta64(1, 'D')
print ("Yesterday is " + str(yesterday))
print ("Today is " + str(today))
print ("Tomorrow is "+ str(tomorrow))
# Yesterday is 2021-03-13
# Today is 2021-03-14
# Tomorrow is 2021-03-15
【知识点:数组的创建】
import numpy as np
arr = np.arange(10)
print(arr)
# [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
【知识点:数组的创建】
import numpy as np
arr = np.full([3, 3], True, dtype=np.bool)
print(arr)
# [[ True True True]
# [ True True True]
# [ True True True]]
【知识点:数组的创建】
Z = np.zeros(10)
Z[4] = 1
print(Z)
# [0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.]
【知识点:创建数组】
Z = np.arange(10,50)
print(Z)
# [10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
# 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49]
【知识点:创建数组】
Z = np.random.random((3,3,3))
print(Z)
【知识点:二维数组的创建】
Z = np.ones((10,10))
Z[1:-1,1:-1] = 0
print(Z)
【知识点:数组的创建与属性】
import numpy as np
start = 5
step = 3
length = 10
a = np.arange(start, start + step * length, step)
print(a) # [ 5 8 11 14 17 20 23 26 29 32]
【知识点:数组的创建与属性】
import numpy as np
from PIL import Image
img1 = Image.open('test.jpg')
a = np.array(img1)
print(a.shape, a.dtype)
# (959, 959, 3) uint8