给深度学习入门者的Python快速教程 - Numpy和Matplotlib篇
Posted 武睿傲雪
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了给深度学习入门者的Python快速教程 - Numpy和Matplotlib篇相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
本篇部分代码的下载地址：
https://github.com/frombeijingwithlove/dlcv_for_beginners/tree/master/chap5
5.3 Python的科学计算包 - Numpy
numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包，用于科学计算。这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库。经过了长时间的发展，基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包，当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架。
numpy在Linux下的安装已经在5.1.2中作为例子讲过，Windows下也可以通过pip，或者到下面网址下载：
Obtaining NumPy & SciPy libraries
5.3.1 基本类型（array）
array，也就是数组，是numpy中最基础的数据结构，最关键的属性是维度和元素类型，在numpy中，可以非常方便地创建各种不同类型的多维数组，并且执行一些基本基本操作，来看例子：
import numpy as np
a = [1, 2, 3, 4] #
b = np.array(a) # array([1, 2, 3, 4])
type(b) # <type 'numpy.ndarray'>
b.shape # (4,)
b.argmax() # 3
b.max() # 4
b.mean() # 2.5
c = [[1, 2], [3, 4]] # 二维列表
d = np.array(c) # 二维numpy数组
d.shape # (2, 2)
d.size # 4
d.max(axis=0) # 找维度0，也就是最后一个维度上的最大值，array([3, 4])
d.max(axis=1) # 找维度1，也就是倒数第二个维度上的最大值，array([2, 4])
d.mean(axis=0) # 找维度0，也就是第一个维度上的均值，array([ 2., 3.])
d.flatten() # 展开一个numpy数组为1维数组，array([1, 2, 3, 4])
np.ravel(c) # 展开一个可以解析的结构为1维数组，array([1, 2, 3, 4])
# 3x3的浮点型2维数组，并且初始化所有元素值为1
e = np.ones((3, 3), dtype=np.float)
# 创建一个一维数组，元素值是把3重复4次，array([3, 3, 3, 3])
f = np.repeat(3, 4)
# 2x2x3的无符号8位整型3维数组，并且初始化所有元素值为0
g = np.zeros((2, 2, 3), dtype=np.uint8)
g.shape # (2, 2, 3)
h = g.astype(np.float) # 用另一种类型表示
l = np.arange(10) # 类似range，array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
m = np.linspace(0, 6, 5)# 等差数列，0到6之间5个取值，array([ 0., 1.5, 3., 4.5, 6.])
p = np.array(
[[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8]]
)
np.save('p.npy', p) # 保存到文件
q = np.load('p.npy') # 从文件读取
注意到在导入numpy的时候，我们将np作为numpy的别名。这是一种习惯性的用法，后面的章节中我们也默认这么使用。作为一种多维数组结构，array的数组相关操作是非常丰富的：
import numpy as np
'''
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]]])
'''
a = np.arange(24).reshape((2, 3, 4))
b = a[1][1][1] # 17
'''
array([[ 8, 9, 10, 11],
[20, 21, 22, 23]])
'''
c = a[:, 2, :]
''' 用:表示当前维度上所有下标
array([[ 1, 5, 9],
[13, 17, 21]])
'''
d = a[:, :, 1]
''' 用...表示没有明确指出的维度
array([[ 1, 5, 9],
[13, 17, 21]])
'''
e = a[..., 1]
'''
array([[[ 5, 6],
[ 9, 10]],
[[17, 18],
[21, 22]]])
'''
f = a[:, 1:, 1:-1]
'''
平均分成3份
[array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5]), array([6, 7, 8])]
'''
g = np.split(np.arange(9), 3)
'''
按照下标位置进行划分
[array([0, 1]), array([2, 3, 4, 5]), array([6, 7, 8])]
'''
h = np.split(np.arange(9), [2, -3])
l0 = np.arange(6).reshape((2, 3))
l1 = np.arange(6, 12).reshape((2, 3))
'''
vstack是指沿着纵轴拼接两个array，vertical
hstack是指沿着横轴拼接两个array，horizontal
更广义的拼接用concatenate实现，horizontal后的两句依次等效于vstack和hstack
stack不是拼接而是在输入array的基础上增加一个新的维度
'''
m = np.vstack((l0, l1))
p = np.hstack((l0, l1))
q = np.concatenate((l0, l1))
r = np.concatenate((l0, l1), axis=-1)
s = np.stack((l0, l1))
'''
按指定轴进行转置
array([[[ 0, 3],
[ 6, 9]],
[[ 1, 4],
[ 7, 10]],
[[ 2, 5],
[ 8, 11]]])
'''
t = s.transpose((2, 0, 1))
'''
默认转置将维度倒序，对于2维就是横纵轴互换
array([[ 0, 4, 8],
[ 1, 5, 9],
[ 2, 6, 10],
[ 3, 7, 11]])
'''
u = a[0].transpose() # 或者u=a[0].T也是获得转置
'''
逆时针旋转90度，第二个参数是旋转次数
array([[ 3, 2, 1, 0],
[ 7, 6, 5, 4],
[11, 10, 9, 8]])
'''
v = np.rot90(u, 3)
'''
沿纵轴左右翻转
array([[ 8, 4, 0],
[ 9, 5, 1],
[10, 6, 2],
[11, 7, 3]])
'''
w = np.fliplr(u)
'''
沿水平轴上下翻转
array([[ 3, 7, 11],
[ 2, 6, 10],
[ 1, 5, 9],
[ 0, 4, 8]])
'''
x = np.flipud(u)
'''
按照一维顺序滚动位移
array([[11, 0, 4],
[ 8, 1, 5],
[ 9, 2, 6],
[10, 3, 7]])
'''
y = np.roll(u, 1)
'''
按照指定轴滚动位移
array([[ 8, 0, 4],
[ 9, 1, 5],
[10, 2, 6],
[11, 3, 7]])
'''
z = np.roll(u, 1, axis=1)
对于一维的array所有Python列表支持的下标相关的方法array也都支持，所以在此没有特别列出。
既然叫numerical python，基础数学运算也是强大的：
import numpy as np
# 绝对值，1
a = np.abs(-1)
# sin函数，1.0
b = np.sin(np.pi/2)
# tanh逆函数，0.50000107157840523
c = np.arctanh(0.462118)
# e为底的指数函数，20.085536923187668
d = np.exp(3)
# 2的3次方，8
f = np.power(2, 3)
# 点积，1*3+2*4=11
g = np.dot([1, 2], [3, 4])
# 开方，5
h = np.sqrt(25)
# 求和，10
l = np.sum([1, 2, 3, 4])
# 平均值，5.5
m = np.mean([4, 5, 6, 7])
# 标准差，0.96824583655185426
p = np.std([1, 2, 3, 2, 1, 3, 2, 0])
对于array，默认执行对位运算。涉及到多个array的对位运算需要array的维度一致，如果一个array的维度和另一个array的子维度一致，则在没有对齐的维度上分别执行对位运算，这种机制叫做广播（broadcasting），言语解释比较难，还是看例子理解：
import numpy as np
a = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6]
])
b = np.array([
[1, 2, 3],
[1, 2, 3]
])
'''
维度一样的array，对位计算
array([[2, 4, 6],
[5, 7, 9]])
'''
a + b
'''
array([[0, 0, 0],
[3, 3, 3]])
'''
a - b
'''
array([[ 1, 4, 9],
[ 4, 10, 18]])
'''
a * b
'''
array([[1, 1, 1],
[4, 2, 2]])
'''
a / b
'''
array([[ 1, 4, 9],
[16, 25, 36]])
'''
a ** 2
'''
array([[ 1, 4, 27],
[ 4, 25, 216]])
'''
a ** b
c = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9],
[10, 11, 12]
])
d = np.array([2, 2, 2])
'''
广播机制让计算的表达式保持简洁
d和c的每一行分别进行运算
array([[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11],
[12, 13, 14]])
'''
c + d
'''
array([[ 2, 4, 6],
[ 8, 10, 12],
[14, 16, 18],
[20, 22, 24]])
'''
c * d
'''
1和c的每个元素分别进行运算
array([[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11]])
'''
c - 1
5.3.2 线性代数模块（linalg）
在深度学习相关的数据处理和运算中，线性代数模块（linalg）是最常用的之一。结合numpy提供的基本函数，可以对向量，矩阵，或是说多维张量进行一些基本的运算：
import numpy as np
a = np.array([3, 4])
np.linalg.norm(a)
b = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
])
c = np.array([1, 0, 1])
# 矩阵和向量之间的乘法
np.dot(b, c) # array([ 4, 10, 16])
np.dot(c, b.T) # array([ 4, 10, 16])
np.trace(b) # 求矩阵的迹，15
np.linalg.det(b) # 求矩阵的行列式值，0
np.linalg.matrix_rank(b) # 求矩阵的秩，2，不满秩，因为行与行之间等差
d = np.array([
[2, 1],
[1, 2]
])
'''
对正定矩阵求本征值和本征向量
本征值为u，array([ 3., 1.])
本征向量构成的二维array为v，
array([[ 0.70710678, -0.70710678],
[ 0.70710678, 0.70710678]])
是沿着45°方向
eig()是一般情况的本征值分解，对于更常见的对称实数矩阵，
eigh()更快且更稳定，不过输出的值的顺序和eig()是相反的
'''
u, v = np.linalg.eig(d)
# Cholesky分解并重建
l = np.linalg.cholesky(d)
'''
array([[ 2., 1.],
[ 1., 2.]])
'''
np.dot(l, l.T)
e = np.array([
[1, 2],
[3, 4]
])
# 对不镇定矩阵，进行SVD分解并重建
U, s, V = np.linalg.svd(e)
S = np.array([
[s[0], 0],
[0, s[1]]
])
'''
array([[ 1., 2.],
[ 3., 4.]])
'''
np.dot(U, np.dot(S, V))
5.3.3 随机模块（random）
随机模块包含了随机数产生和统计分布相关的基本函数，Python本身也有随机模块random，不过功能更丰富，还是来看例子：
import numpy as np
import numpy.random as random
# 设置随机数种子
random.seed(42)
# 产生一个1x3，[0,1)之间的浮点型随机数
# array([[ 0.37454012, 0.95071431, 0.73199394]])
# 后面的例子就不在注释中给出具体结果了
random.rand(1, 3)
# 产生一个[0,1)之间的浮点型随机数
random.random()
# 下边4个没有区别，都是按照指定大小产生[0,1)之间以上是关于给深度学习入门者的Python快速教程 - Numpy和Matplotlib篇的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
给深度学习入门者的Python快速教程 - Numpy和Matplotlib篇
TensorFlow2.0教程-Keras 快速入门：用于构建和训练深度学习模型的高阶 API
TensorFlow和深度学习入门教程（TensorFlow and deep learning without a PhD）