详解Numpy（基于jupyter notebook）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了详解Numpy（基于jupyter notebook）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1.创建数组

#引入numpy包，以后np就代表numpy
import numpy as np

a=np.arange(10,30,2)#10为起点，30为终点，2为步长 array数据类型：数组
a

array([10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28])

a3=[1,2,3] #数据类型：列表
a3

[1, 2, 3]

type(a3)#type()判断数据类型

list

#方法1：
a = np.array([1,2,3]) #推荐
a

array([1, 2, 3])

#建立多维数组
a1 = np.array([[1,2,3],[7,8,9]])  
a1

array([[1, 2, 3],
       [7, 8, 9]])

#方法2：利用函数，常用的函数有zeros、ones和empty用法都类似，以zeros为例加以说明
a=np.zeros(10)#生成10个元素，元素全为0   ones()生成的元素全为1
a

array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])

#方法2：利用函数，常用的函数有zeros、ones和empty用法都类似，以zeros为例加以说明
a=np.ones(10)#生成10个元素，元素全为0   ones()生成的元素全为1
a

array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])

a=np.empty(10)#有可能是全0，也可能是随机数
a

array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])

#方法2：arange函数，重要
a=np.arange(10)#产生10个从0开始的自然数，arange()自然数组
a

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

a=np.linspace(10,30,12)#10为起始点，30为终止点，生成12个数，默认个数为50，随机产生
a

array([10.        , 11.81818182, 13.63636364, 15.45454545, 17.27272727,
       19.09090909, 20.90909091, 22.72727273, 24.54545455, 26.36363636,
       28.18181818, 30.        ])

a.ndim #判断a的维数

a.shape #判断a的形状，为12行（12个数）

(12,)

#改变形状reshape
#一般先生成一个一维的，然后reshape为二维的,需要注意的是数据的一致性，10=2*5
a=np.arange(10).reshape(2,5)
a

array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8, 9]])

a.shape

(2, 5)

2.数据类型

a.dtype #判断a中元素类型，区别于type

dtype('int64')

a1=np.array([True,False,False,True])#bool型数据：元素只有True或者False
a1.dtype

dtype('bool')

数据类型及描述
bool：存储为一个字节的布尔值(真或假)
int：默认整数，相当于 C 的long，通常为int32或int64
intc：相当于 C 的int，通常为int32或int64
intp：用于索引的整数，相当于 C 的size_t，通常为int32或int64
int8字节(-128 ~ 127)
int16 ：16 位整数(-32768 ~ 32767)
int32： 32 位整数(-2147483648 ~ 2147483647)
int64 64 位整数(-9223372036854775808 ~ 9223372036854775807)
uint8： 8 位无符号整数(0 ~ 255)
uint16： 16 位无符号整数(0 ~ 65535)
uint32： 32 位无符号整数(0 ~ 4294967295)
uint64： 64 位无符号整数(0 ~ 18446744073709551615)
float_：float64的简写
float16半精度浮点：符号位，5 位指数，10 位尾数
float32单精度浮点：符号位，8 位指数，23 位尾数
float64双精度浮点：符号位，11 位指数，52 位尾数
complex_：complex128的简写
complex64：复数，由两个 32 位浮点表示(实部和虚部)
complex128：复数，由两个 64 位浮点表示(实部和虚部)
NumPy 数字类型是dtype(数据类型)对象的实例，每个对象具有唯一的特征。这些类型可以是np.bool_，np.float32等。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-685576.html

a3 = np.array([1.2, 3.23, 7.88])
a3.dtype

dtype('float64')

a3.round(1) #a3元素保留位小数，四舍五入

array([1.2, 3.2, 7.9])

a4 = a3.astype(np.int32)#a3取整（int32）（去掉小数）
a4

array([1, 3, 7], dtype=int32)

a = np.array([True,True,False,True,False])
a

array([ True,  True, False,  True, False])

a.dtype

dtype('bool')

a5 = a.astype(np.float32) #a取单精度浮点数
a5

array([1., 1., 0., 1., 0.], dtype=float32)

a5.dtype

dtype('float32')

3.数组切片和索引

a =np.arange(10)
#前包括后不包括（从第0位开始），观察运行结果，注意切出来的仅仅是原来的一个视图，并没有改变原数据
#思考一下为啥这样，有什么益处：取出部分数据进行分析，并不改表原来的总数据
a[5:]

array([5, 6, 7, 8, 9])

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

a[5:8]#第五个到第八个元素

array([5, 6, 7])

#从0开始
a[:5]#从0开始的前5个元素，默认步长为1

array([0, 1, 2, 3, 4])

#从0开始，到5，步长为2
a[:5:2]

array([0, 2, 4])

a[::2]#对所有元素，从0开始，步长为2

array([0, 2, 4, 6, 8])

a[-1]#取最后一个元素

a[:-1]# 除了最后一个取全部

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

a[::-1]# 取从后向前（相反）的元素

array([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0])

a[::-3]#从后向前取值，步长为3

array([9, 6, 3, 0])

a[2::-1]# 取从下标为2的元素翻转读取

array([2, 1, 0])

a = np.array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]])
b = a[::-1, :]
b

array([[5, 6, 7, 8, 9],
       [0, 1, 2, 3, 4]])

4.Numpy的广播与数组操作

a=np.arange(10).reshape(2,5)
a

array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8, 9]])

#当array与标量运算时，所有的元素都与该标量进行运算
a+10

array([[10, 11, 12, 13, 14],
       [15, 16, 17, 18, 19]])

#相同形状的数组进行运算，则对应元素之间进行运算
a+a

array([[ 0,  2,  4,  6,  8],
       [10, 12, 14, 16, 18]])

a1=np.arange(10,15)
a1

array([10, 11, 12, 13, 14])

a+a1#每一行均与a1相加

array([[10, 12, 14, 16, 18],
       [15, 17, 19, 21, 23]])

5.数组合并与通用函数

#合并 np.concatenate,注意多维数组的输入方式
a = np.array([[1,2],[3,4]])
a

array([[1, 2],
       [3, 4]])

b = np.array([[5,6],[7,8]])
b

array([[5, 6],
       [7, 8]])

np.concatenate([a,b])#默认是行叠加，沿行合并，或者说沿0轴合并

array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]])

np.concatenate([a,b],axis = 1)#对比 axis=1横轴(x轴），axis=0纵轴(y轴）默认axis=0

array([[1, 2, 5, 6],
       [3, 4, 7, 8]])

a = np.array([1,2,3,4])
b = np.array([5,6,7,8])
np.stack([a,b])

array([[1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8]])

np.stack([a,b], axis = 1)

array([[1, 5],
       [2, 6],
       [3, 7],
       [4, 8]])

a = np.array([1,2,1,1,3,4,3,5,6,1])
np.unique(a)# 去重 去除重复元素：unique

array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

6.其他通用函数

np.sqrt(a)
np.sin(a)
np.cos(a)
np.add(a,b)
np.sub(a,b)
np.mod(a,b)#等价于 a%b 求模
a//b #求余
a == b #比较运算
a>b
~(a>b)
#均值
a.mean()
#等价于
np.mean(a)
#求和
a.sum()
#正态分布
np.random.normal( size =(3,5))#normal正态分布