Python科学计算库Numpy

Posted 2022-07-13 赵广陆

目录

• 1 介绍
• • 1.1 ndarray
  • 1.2 numpy与list对比
  • • 属性方法
• 2 基本操作
• • 2.1 ndarray形状和类型
  • 2.2 生成数组
  • 2.3 索引切片
  • 2.4 形状改变
  • 2.5 类型修改
  • 2.6 数组去重
• 3 ndarray运算
• • 3.1 逻辑运算
  • 3.2 统计运算
  • 3.3 数组运算
  • 3.4 数组合并分割

1 介绍

• Numpy(Numerical Python)是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。
• Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用Numpy比直接使用Python要简洁的多。
• Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器。

1.1 ndarray

Numpy提供了一个N dimension array,即n维数组

1.2 numpy与list对比

1. 存储风格：

   ndarray 内部存储类型相同，存储空间连续，但通用性不强

   list 内部存储类型可以不同，存储空间未必连续，通用性较强

2. 并行化计算：ndarray支持向量化运算

3. 底层语言：
   Numpy底层采用C语言编写，内部解除了GIL（全局解释器锁），其对数组的操作速度不受Python解释器的限制，效率远高于纯Python代码。

属性方法

属性名字	属性解释
ndarray.shape	数组维度的元组
ndarray.ndim	数组维数
ndarray.size	数组中的元素数量
ndarray.itemsize	一个数组元素的长度（字节）
ndarray.dtype	数组元素的类型
使用方法 数组名.函数名

2 基本操作

2.1 ndarray形状和类型

形状

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])   #(2,3)  
b = np.array([1,2,3,4])			   #(4,) 
c = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[1,2,3],[4,5,6]]])#(2,2,3)

类型

创建数组时指定即可

# 创建数组的时候指定类型
np.array([1.1, 2.2, 3.3], dtype="float32")

2.2 生成数组

• 生成0 1 数组

  # 1 生成0和1的数组
  a=np.zeros(shape=(3, 4), dtype="float32")
  
  ##其中shape的参数为列表/元组均可，用于表示生成的数组维度
  

• 从现有数组生成

  a1=np.array(a)  #深拷贝
  a2=np.copy(a)   #深拷贝
  a3=np.asarray(a)#浅拷贝
  a4=a			#浅拷贝
  

• 生成固定范围的数组

  np.linspace(0, 10, 5) # 生成[0,10]之间等距离的5个数，左右均为闭区间
  np.arange(0, 11, 5) # [0,11)，5为步长生成数组 ，左闭右开
  

• 生成随机数组

  # 生成均匀分布的一组数[low,high)  左闭右开，size是数量
  data1 = np.random.uniform(low=-1, high=1, size=1000000)
  ########注意这两处的size都可以规定数组形状  size=(8,100)
  # 生成正态分布的一组数，loc：均值；scale：标准差，size数量
  data2 = np.random.normal(loc=1.75, scale=0.1, size=1000000)
  

2.3 索引切片

stock_change = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=(8, 10))
# 获取第一个股票的前3个交易日的涨跌幅数据
print(stock_change[0, :3])
a[1, 0, 2] = 1000
a[1][0][2] = 1000

2.4 形状改变

stock_change.reshape((10, 8)) # 返回新的ndarray, 原始数据没有改变
stock_change.resize((10, 8)) # 没有返回值， 对原始的ndarray进行了修改
stock_change.T # 转置 行变成列，列变成行  返回一个ndarray，原数据未改变


##reshape()是一个函数，因此第一个括号是函数个括号，而第二个括号是因为传入了一个元##组，其实用列表也可

2.5 类型修改

stock_change.astype("int32")
stock_change.tostring() # ndarray序列化到本地？？？？？？

2.6 数组去重

temp = np.array([[1, 2, 3, 4],[3, 4, 5, 6]])
np.unique(temp)
set(temp.flatten())##set的操作对象需要时一维的，.flatten()可以压缩为一维的

3 ndarray运算

3.1 逻辑运算

• 运算符

stock_change = np.random.uniform(low=-1, high=1, size=(5,10))
# 逻辑判断, 如果涨跌幅大于0.5就标记为True 否则为False
stock_change > 0.5     
#返回一个True和False的等大小矩阵

stock_change[stock_change > 0.5] = 1.1  
#将>0.5的全部改为1

• 通用判断函数

  #以下两者均只返回一个布尔值
  
  # 判断stock_change[0:2, 0:5]是否全是上涨的
  np.all(stock_change[0:2, 0:5] > 0) 
  # 判断前5只股票这段期间是否有上涨的
  np.any(stock_change[:5, :] > 0)
  

• 三元运算符

  # np.where(布尔表达式，True的位置的值，False的位置的值)，类似于三元运算符，不# 过需要利用函数
  np.where(temp > 0, 1, 0)
  ###涉及符合逻辑需要额外的函数logical_and/or
  # 大于0.5且小于1
  np.where(np.logical_and(temp > 0.5, temp < 1), 1, 0)
  # 大于0.5或小于-0.5
  np.where(np.logical_or(temp > 0.5, temp < -0.5), 11, 3)
  

3.2 统计运算

• 主要函数：min max mean median(中位数) var(方差) std(标准差)
• 使用方法：np.函数名(数组名) 或 数组名.方法名
• 同时应当注意 axis的使用。 axis=0表示列 axis=1表示行 axis=-1 表示最后一维度

###返回值
stock_change.max()  #将返回最大值
np.max(stock_change,axis=1)#将返回一个向量，即所有行的最大值


###返回索引
np.argmax(tem,axis=0)
np.argmin(tem,axis=0)

3.3 数组运算

• 数组与数字的运算

  正常的运算即可 加减乘除等

• 数组与数组的运算

  广播机制

  执行broadcast的前提在于，两个nadarray执行的是element-wise的运算，Broadcast机制的功能是为了方便不同形状的ndarray(numpy库的核心数据结构)进行数学运算。

  当操作两个数组时，numpy会逐个比较它们的shape(构成的元组tuple)，只有在下述情况下，两个数组才能够进行数组与数组的运算。

  • 维度相等
  • shape（其中相对应的一个地方为1）

具体解释解释就是看这个图。

比如（不一定是乘法）数组A*B，将两者的维度写出，如下，将维度从尾部开始对齐，则满足运算的要求是：

1. 对应的维度相同
2. 若维度不同，则其中一个维度应当为1

矩阵运算

• 可以通过np.mat(array)将数组转化为矩阵

• 矩阵的乘法必须满足运算规则，即(m,n)*(n,l)=(m,l)

  如果是二维数组实现矩阵运算

  np.dot(data,data1)
  np.matmul(data,data1)
  data @ data1
  

  如果是矩阵进行运算

  data1*data2
  1
  

3.4 数组合并分割

• numpy.hstack 水平拼接

• numpy.vstack 竖拼接

• numpy.concatenate((a1,a2),axis=0|1) 水平|竖拼接

  np.hstack((a, b))
  np.vstack((a, b))
  np.concatenate((a, b), axis=1)