Numpy，一篇足以

numpy

用于数值计算

• ndarray, 一个有效的多维数组，能提供以数组为导向的快速数值计算和灵活的广播功能（broadcasting）
• 便利的数学函数
• 用于读取/写入(reading/writing)数据到磁盘的便利工具
• 线性代数，随机数生成，傅里叶变换能力
• 可以用C API来写C，C++，或FORTRAN

ndarray

N-dimensional array object（n维数组对象）

# 生成一个随机数组
import numpy as np
data = np.random.randn(2, 3)
print(data.shape) # shape表示维度
print(data.dtype) # data type, output:dtype('float64')

创建

# list类型转化
data1 = [6, 7.5, 8, 0, 1]
arr1 = np.array(data1) # 自动分配data type
# 嵌套的list也可
data2 = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]
arr2 = np.array(data2)
print(arr2.ndim) # 输出维度

# 其他创建方式
np.zeros(10)
np.zeros((3, 6))
np.empty((2, 3, 4)) # 其中内容相当于未初始化的数组，而非0
np.arange(15) # output:array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14])

数据类型

arr1 = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float64) # 指定为浮点型

# astype：类型转化，总是会返回一个新的数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
float_arr = arr.astype(np.float64) # 用astype转化类型
numeric_strings = np.array(['1.25', '-9.6', '42'], dtype=np.string_)
numeric_strings.astype(float) # string也能转

# 使用其他数组的dtype定制类型
int_array = np.arange(10)
calibers = np.array([.22, .270, .357, .380, .44, .50], dtype=np.float64)
print(int_array.astype(calibers.dtype))

计算

不需要for，任何两个大小相等的数组，运算都是点对点

element-wise 点对点，就是指两个数组的运算，在同一位置的元素间才会进行运算。

这种算数操作如果涉及标量（scalar）的话，会涉及到数组的每一个元素：

arr = np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]])
arr * arr # array([[  1.,   4.,   9.], [ 16.,  25.,  36.]])
arr - arr # array([[ 0.,  0.,  0.], [ 0.,  0.,  0.]])
1 / arr # array([[ 1.        ,  0.5       ,  0.33333333], [ 0.25      ,  0.2       ,  0.16666667]])
arr2 = np.array([[0., 4., 1.], [7., 2., 12.]])
arr2 > arr # array([[False,  True, False], [ True, False,  True]], dtype=bool)

基本索引和切片

array的切片后的结果只是一个views（视图），用来代表原有array对应的元素，而不是创建了一个新的array。但list里的切片是产生了一个新的list

# 和列表的区别：broadcasted（广式转变）
arr = np.arange(10)
arr1[5:8] = 12 # 如果是列表，会报错：TypeError: can only assign an iterable

# 数组切片的结果类似于指针
arr_slice = arr[5:8]
arr_slice[:] = 64 # 赋值给arr[5:8]的所有元素 array([ 0,  1,  2,  3,  4, 64, 64, 64,  8,  9])

# 二维数组单一索引指一维数组
arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
arr2d[2] # array([7, 8, 9])
# 访问单一元素
arr2d[0][2]
arr2d[0, 2]

# 多维数组: 返回一个低维度的多维数组
arr3d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
arr3d[0] # np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 用标量赋值
old_values = arr3d[0].copy()
arr3d[0] = 42 # array([[[42, 42, 42],[42, 42, 42]], [[ 7,  8,  9],[10, 11, 12]]])
# 用数组赋值
arr3d[0] = old_values # array([[[ 1,  2,  3],[ 4,  5,  6]], [[ 7,  8,  9],[10, 11, 12]]])

切片后返回的数组都是views

用切片索引

# 选中前两行
arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
arr2d[:2] # array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])

# 区别
arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
list2d = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
# 由于数组更兼容的访问方式
arr2d[1,1] # 5，但list2d[1,1]会报错
# 因此数组可以通过下列方式切片，但列表不能
arr2d[:, 1:] # array([[2,3], [5,6], [8,9]])

bool索引

通过布尔值作为数组的索引

score = np.array([45, 68, 95, 35, 77, 44, 60])
reward = np.random.randn(7, 3)
reward[score > 60] # 输出reward的2,3,5,7行
reward[score > 60, 1] # 输出reward的2,3,5,7行2列的一维数组

用布尔索引总是会返回一份新创建的数据，原本的数据不会被改变。

# 改变所有行或列
reward[score > 70] = 100 # 改变3,5行的所有值
reward[:, 条件] = 100

花式索引

会套两层[[]]，得到的是一个新的array

arr = np.empty((8, 4))
for i in range(8):
    arr[i] = i
# 按一定顺序选出几行
arr[[4, 3, 0, 6]] # array([[ 4.,  4.,  4.,  4.], [ 3.,  3.,  3.,  3.], [ 0.,  0.,  0.,  0.], [ 6.,  6.,  6.,  6.]])
arr[[-3, -5, -7]] # array([[ 5.,  5.,  5.,  5.],[ 3.,  3.,  3.,  3.],[ 1.,  1.,  1.,  1.]])

arr = np.arange(32).reshape((8, 4))
arr[[1, 5, 7, 2], [0, 3, 1, 2]] # array([ 4, 23, 29, 10])

可以看到[ 4, 23, 29, 10]分别对应(1, 0), (5, 3), (7, 1), (2, 2)。不论数组有多少维，fancy indexing的结果总是一维。

arr[[1, 5, 7, 2]][:, [0, 3, 1, 2]] # array([[ 4,  7,  5,  6], [20, 23, 21, 22], [28, 31, 29, 30], [ 8, 11,  9, 10]])

上面的意思是，先从arr中选出[1, 5, 7, 2]这四行：

  array([[ 4,  5,  6,  7],
[20, 21, 22, 23],
[28, 29, 30, 31],
[ 8,  9, 10, 11]])

然后[:, [0, 3, 1, 2]]表示选中所有行，但是列的顺序要按0,3,1,2来排。于是得到：

array([[ 4,  7,  5,  6],
[20, 23, 21, 22],
[28, 31, 29, 30],
[ 8, 11,  9, 10]])

数组转置和轴交换

常用于矩阵乘法

转置也是返回一个view，而不是新建一个数组。有两种方式，一个是transpose方法，一个是T属性

# T属性
arr = np.arange(15).reshape((3, 5))
'''
array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14]])'''
arr.T
'''output
array([[ 0,  5, 10],
       [ 1,  6, 11],
       [ 2,  7, 12],
       [ 3,  8, 13],
       [ 4,  9, 14]])'''

# transpose会接受由轴数字组成的tuple，来交换轴：
arr = np.arange(16).reshape((2, 2, 4))
'''
array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7]],

       [[ 8,  9, 10, 11],
        [12, 13, 14, 15]]])'''
arr.transpose((1, 0, 2))
'''output
array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 8,  9, 10, 11]],

       [[ 4,  5,  6,  7],
        [12, 13, 14, 15]]])'''

# swapaxes方法:取两个axis值，并交换这两个轴：
arr.swapaxes(1, 2) # 直交换second axis和last axis
'''
array([[[ 0,  4],
        [ 1,  5],
        [ 2,  6],
        [ 3,  7]],

       [[ 8, 12],
        [ 9, 13],
        [10, 14],
        [11, 15]]])'''

通用函数

快速点对点函数

一元通用函数

需要一个数组

arr = np.arange(10)
np.sqrt(arr) # 开方
np.exp(arr) # e^x

二元通用函数

需要两个数组

x = np.random.randn(8)
y = np.random.randn(8)
np.maximum(x, y) # 最大值

arr = np.array([3.14, 2.718, 1.414, 0.618])
# 使用 np.modf 将数组拆分为整数部分和小数部分
fractional, integral = np.modf(arr)
# 打印结果
print("原始数组:", arr)
print("小数部分:", fractional)
print("整数部分:", integral)

# ufunc能接受一个可选参数作为输出，这样可以直接更改原有的数组：
np.sqrt(arr) # 没有改变原有的arr
np.sqrt(arr, arr) # 改变了原有的arr

数组导向编程

网格

meshgrid函数用两个坐标轴上的点在平面上画网格。用法：

• [X,Y]=meshgrid(x,y)

• [X,Y]=meshgrid(x)与[X,Y]=meshgrid(x,x)是等同的

• [X,Y,Z]=meshgrid(x,y,z)生成三维数组，可用来计算三变量的函数和绘制三维立体图

[X,Y] = meshgrid(x,y) 将向量x和y定义的区域转换成矩阵X和Y,其中矩阵X的行向量是向量x的简单复制，而矩阵Y的列向量是向量y的简单复制(注：下面代码中X和Y均是数组，在文中统一称为矩阵了)。

假设x是长度为m的向量，y是长度为n的向量，则最终生成的矩阵X和Y的维度都是 nm

X, Y = np.meshgrid(x, y) # X = [x, x, .., x] Y = [y变为列向量拼接而成]

m, n = (5, 3)
x = np.linspace(0, 1, m) # 生成5个[0,1]之间的等间隔数字序列
y = np.linspace(0, 1, n)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
X.shape, y.shape # (3, 5) (3, 5)

# 绘制网格
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.style.use('ggplot')

plt.plot(X, Y, marker='.', color='blue', linestyle='none')
# 用zip得到网格平面的坐标数据
z = [i for i in zip(X.flat, Y.flat)] # .flat：将多维数组展成一维，zip：将可迭代对象打包为元组

python中可迭代的对象：

• 列表（List）
• 元组（Tuple）
• 字符串（String）
• 集合（Set）
• 字典（Dictionary）
• 文件对象（File）
• range 对象（Range）
• 迭代器对象（Iterator）
• 生成器对象（Generator）

数组-逻辑条件

numpy.where函数是一个向量版的三相表达式，x if condition else y

# where 第二个参数和第三个参数不必是数组
xarr = np.array([1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5])
yarr = np.array([2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5])
cond = np.array([True, False, True, True, False])
result = np.where(cond, xarr, yarr) # array([ 1.1,  2.2,  1.3,  1.4,  2.5])

数学和统计方法

轴向参数：axis=0 | 1

布尔数组

有两个其他方法，any和all，对于布尔数组特别有用。any检测数组中只要有一个ture返回就是true，而all检测数组中都是true才会返回true。

arr = np.random.randn(100)
(arr > 0).sum() # Number of positive values

排序

# sort 二维
arr.sort(0) # 排列向量，默认是0
arr.sort(1) # 排行向量

# np.sort 不改变原有数组
np.sort(a, axis=-1, kind=None, order=None)

单一性

# unqiue 排序&不重复
names = np.array(['Bob', 'Joe', 'Will', 'Bob', 'Will', 'Joe', 'Joe'])
np.unique(names) # array(['Bob', 'Joe', 'Will'], dtype='<U4')

# 一个数组中是否存在另一个数组的值
values = np.array([6, 0, 0, 3, 2, 5, 6])
np.in1d(values, [2, 3, 6]) # array([ True, False, False,  True,  True, False,  True], dtype=bool)

运算

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• 对应项相乘用np.multiple(a,b)
• 矩阵乘法用np.dot(a,b)或np.matmul(a,b)

到了这里，关于Numpy，一篇足以的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！