100天精通Python（数据分析篇）——第50天：numpy进阶

每篇前言

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• 本文已收录于Python全栈系列专栏：《100天精通Python从入门到就业》
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一、数组操作

1. 查看数据形状

```python
>>> a1 = np.array([1,2,3,4,5])
>>> a1
array([1, 2, 3, 4, 5])
>>> a1.shape
(5,) # 括号内1个值表示一维数组

>>> a2 = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
>>> a2
array([[1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8]])
>>> a2.shape 
(2, 4) # 括号2个值表示二维数组

>>> a3 = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])
>>> a3
array([[[ 1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6]],

       [[ 7,  8,  9],
        [10, 11, 12]]])
>>> a3.shape
(2, 2, 3) # 括号3个值表示三维数组

2. 修改数组形状

语句：reshape(shape, order='C' )

作用：不改变数据的条件下修改形状

参数说明：

• shape：形状
• order：C-按行，‘F’-- 按列，‘A’–原顺序，‘k’ -元素在内存中的出现顺序

>>>a = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
>>> a.reshape(4,2)
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]])
# 再次查看数组形状发现只是临时修改      
>>> a.shape
(2, 4)
# 可以用一个变量来接收返回值
>>> b = a.reshape(4,2)
>>> b
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]])

语句：flatten( order='C')

作用：展平的数组元素并拷贝一份，顺序通常是"C风格"

注意：修改返回的数组不会对原数组产生影响

参数说明：

• order：‘C’-按行，‘F’–按列，‘A’–原顺序，‘k’ -元素在内存中的出现顺序

>>> c = np.array([[1, 2],[3, 4],[5, 6],[7, 8]])
>>> c
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]])
>>> c.shape
(4, 2)
# 方法1
>>> c.reshape(c.shape[0]*c.shape[1],)
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
#  方法2
>>> c.flatten()
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

3. 数组和数的计算

numpy的广播机制造成的,在运算过程中,加减乘除的值被广播到所有的元素上面.

>>> a = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
>>> a
array([[ 1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10]])
>>> a + 1
array([[ 2,  3,  4,  5,  6],
       [ 7,  8,  9, 10, 11]])
>>> a - 1
array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8, 9]])
>>> a * 2
array([[ 2,  4,  6,  8, 10],
       [12, 14, 16, 18, 20]])
>>> a / 10
array([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
       [0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. ]])

4. 数组和数组的计算

两数组相同维度下加减乘除

>>> a = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
>>> a
array([[ 1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10]])
>>> b = np.arange(11,21).reshape(2,5)
>>> b
array([[11, 12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19, 20]])
>>> a + b
array([[12, 14, 16, 18, 20],
       [22, 24, 26, 28, 30]])
>>> a - b
array([[-10, -10, -10, -10, -10],
       [-10, -10, -10, -10, -10]])
>>> a * b
array([[ 11,  24,  39,  56,  75],
       [ 96, 119, 144, 171, 200]])
>>> a / b
array([[0.09090909, 0.16666667, 0.23076923, 0.28571429, 0.33333333],
       [0.375     , 0.41176471, 0.44444444, 0.47368421, 0.5       ]])

二行5列 VS 一行5列

>>> a = np.arange(1,6).reshape(5,)
>>> a
array([1, 2, 3, 4, 5])
>>> b = np.arange(11,21).reshape(2,5)
>>> b
array([[11, 12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19, 20]])
>>> a + b
array([[12, 14, 16, 18, 20],
       [17, 19, 21, 23, 25]])
>>> a * b
array([[ 11,  24,  39,  56,  75],
       [ 16,  34,  54,  76, 100]])

2行一列 VS 2行5列

>>> a = np.arange(1,3).reshape(2,1)
>>> a
array([[1],
       [2]])
>>> b = np.arange(11,21).reshape(2,5)
>>> b
array([[11, 12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19, 20]])
>>> a + b
array([[12, 13, 14, 15, 16],
       [18, 19, 20, 21, 22]])
>>> a * b
array([[11, 12, 13, 14, 15],
       [32, 34, 36, 38, 40]])

不同维度

>>> a = np.arange(1,13).reshape(3,4)
>>> a
array([[ 1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11, 12]])
>>> b = np.arange(1,11).reshape(2,5)
>>> b
array([[ 1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10]])
>>> a + b
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in <module>
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,4) (2,5)

5. 数组中的转置

转置是一种变换,对于numpy中的数组来说,就是在对角线方向交换数据,目的也是为了更方便的去处理数据

>>> t
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15, 16, 17]])

>>> t.transpose()
array([[ 0,  6, 12],
       [ 1,  7, 13],
       [ 2,  8, 14],
       [ 3,  9, 15],
       [ 4, 10, 16],
       [ 5, 11, 17]])
>>> t.swapaxes(1,0)
array([[ 0,  6, 12],
       [ 1,  7, 13],
       [ 2,  8, 14],
       [ 3,  9, 15],
       [ 4, 10, 16],
       [ 5, 11, 17]])
>>> t.T
array([[ 0,  6, 12],
       [ 1,  7, 13],
       [ 2,  8, 14],
       [ 3,  9, 15],
       [ 4, 10, 16],
       [ 5, 11, 17]])

以上的三种方法都可以实现二维数组的转置的效果,大家能够看出来,转置和交换轴的效果一样

6. 数组的拼接

数组水平或者竖直拼接很简单，但是拼接之前应该注意什么？
竖直拼接的时候：每一列代表的意义相同！！！否则牛头不对马嘴

如果每一列的意义不同，这个时候应该交换某一组的数的列，让其和另外一类相同

>>> t1 = np.arange(0,12).reshape(2,6)
>>> t1
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10, 11]])
>>> t2 = np.arange(12,24).reshape(2,6)
>>> t2
array([[12, 13, 14, 15, 16, 17],
       [18, 19, 20, 21, 22, 23]])

>>> np.vstack((t1,t2)) # 竖直拼接
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15, 16, 17],
       [18, 19, 20, 21, 22, 23]])
       
>>> np.hstack((t1,t2)) # 水平拼接
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5, 12, 13, 14, 15, 16, 17],
       [ 6,  7,  8,  9, 10, 11, 18, 19, 20, 21, 22, 23]])

7. 数组的行列交换

>>> t = np.arange(12,24).reshape(3,4)
>>> t
array([[12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19],
       [20, 21, 22, 23]])
>>> t[[1,2],:] = t[[2,1],:] # 行交换
>>> t
array([[12, 13, 14, 15],
       [20, 21, 22, 23],
       [16, 17, 18, 19]])
>>> t[:,[0,2]] = t[:,[2,0]] # 列交换
>>> t
array([[14, 13, 12, 15],
       [22, 21, 20, 23],
       [18, 17, 16, 19]])

8. 数组中的clip(裁剪)

>>> t = np.arange(0,20).reshape(5,4)
>>> t
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19]])
>>> t.clip(9,10) # 小于9的修改为9，大于10的修改为10
array([[ 9,  9,  9,  9],
       [ 9,  9,  9,  9],
       [ 9,  9, 10, 10],
       [10, 10, 10, 10],
       [10, 10, 10, 10]])

9. 数组中数值的修改

>>> t = np.arange(0,20).reshape(5,4)
>>> t
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19]])
>>> t[0,0] = 100
>>> t
array([[100,   1,   2,   3],
       [  4,   5,   6,   7],
       [  8,   9,  10,  11],
       [ 12,  13,  14,  15],
       [ 16,  17,  18,  19]])
>>> t[:,0:2] = 0
>>> t
array([[ 0,  0,  2,  3],
       [ 0,  0,  6,  7],
       [ 0,  0, 10, 11],
       [ 0,  0, 14, 15],
       [ 0,  0, 18, 19]])
>>> # 把数组中小于20的数全部修改为0
>>> t[t<20] = 0
>>> t
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0]])
>>> t[t==0] = 1 # 等于0的都修改为1
>>> t
array([[1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1]])   

二、numpy常用方法

1. 小技巧

1）获取最大值最小值的位置

# 一维数组
>>> t1
array([11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19])
>>> np.argmax(t1,axis=0) #返回最大值索引
8
>>> np.argmin(t1,axis=0) #返回最小值索引
0

# 多维数组就返回每行的最大或最小值
>>> t2 = np.arange(0,16).reshape(4,4)
>>> t2
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])
>>> np.argmax(t2,axis=0)
array([3, 3, 3, 3], dtype=int64)
>>> np.argmin(t2,axis=0)
array([0, 0, 0, 0], dtype=int64)

2）创建一个全0的数组: np.zeros((3,4))

>>> np.zeros((3,4))
array([[0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.]])

3）创建一个全1的数组：np.ones((3,4))

>>> np.ones((3,4))
array([[1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.]])

4）创建一个对角线为1的正方形数组(方阵)：np.eye(3)

>>> np.eye(3)
array([[1., 0., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 0., 1.]])
>>> np.eye(10)
array([[1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1.]])

2. 生成随机数

方法	说明
np.random.rand(d0, d1,.. dn)	创建d0-dn维度的均匀分布的随机数数组，浮点数，范围从0-1
np.random.randn(d0,d1,. .dn)	创建d0-dn维度的标准正态分布随机数，浮点数，平均数0，标准差1
np.random.randint(low, high,(shape)) (常用）	从给定上下限范围选取随机数整数，范围是low,high,形状是shape
np.random.uniform( low, high,(size))	产生具有均匀分布的小数数组，low起始值，high结束值，size形状
np.random.normal(loc, scale,(size))	从指定正态分布中随机抽取样本，分布中心是loc (概率分布的均值) ,标准差是scale,形状是size
np.random.seed(s)	随机数种子，s是给定的种子值。因为计算机生成的是伪随机数，所以通过设定相同的随机数种子，可以每次生成相同的随机数

>>> np.random.randint(10,20,(3,3))
array([[13, 15, 18],
       [18, 17, 15],
       [15, 10, 12]])
>>> np.random.randint(10,20,(3,3))
array([[17, 12, 16],
       [10, 10, 14],
       [15, 14, 12]])

3. 注意点copy和view

a=b 完全不复制，a和b相互影响
a = b[:],视图的操作，一种切片，会创建新的对象a，但是a的数据完全由b保管，他们两个的数据变化是一致的，
a = b.copy(),复制，a和b互不影响

三、书籍推荐

书籍展示：《Python自动化测试实战》

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