NumPy库入门
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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NumPy库入门相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
‘‘‘
import numpy as np
一、简介
In [17]: a = np.array([[0, 1, 2, 3, 4], [9, 8, 7, 6, 5]])
In [18]: a
Out [18]:
‘array([[0, 1, 2, 3, 4],
[9, 8, 7, 6, 5]])‘
In [19]: print(a)
‘[[0 1 2 3 4]
[9 8 7 6 5]]‘
np.array()生成一个ndarray数组
ndarray在程序中所谓别名是：array
np.array()输出成[]形式，元素由空格分隔
轴(axis)：保存数据的维度
秩(rank)：轴的数量
数据的维度：一维、二维、多维、高维
二、ndarray对象的属性
属性 说明
.ndim 秩，即轴的数量或维度的数量
.shape ndarray对象的尺度，对于矩阵，n行m列
.size ndarray对象元素的个数，相当于.shape中n*m的值
.dtype ndarray对象的元素类型
.itemsize ndarray对象中每个元素的大小，以字节为单位
ndarray实例:
In [20]: a = np.array([[0, 1, 2, 3, 4], [9, 8, 7, 6, 5]])
In [21]: a.ndim
Out[21]: 2
In [22]: a.shape
Out[22]: (2, 5)
In [23]: a.size
Out[23]: 10
In [24]: a.dtype
Out[24]: dtype(‘int32‘)
In [25]: a.itemsize
Out[25]: 4
三、ndarray的元素类型
数据类型 说明
bool 布尔类型，True或False
intc 与C语言中的int类型一致，一般是int32或int64
intp 用于索引的整数，与C语言中size_t一致，int32或int64
int8 字节长度的整数，取值：[-128,127]
int16 16位长度整数，取值：[-32768,32767]
int32 32位长度的整数，取值：[-2的31次幂,2的31次幂-1]
int64 64位长度的整数，取值：【-2的63次幂,2的63次幂-1】
uint8 8位无符号整数，取值：[0,255]
uint16 16位无符号整数，取值：[0,65535]
uint32 32位无符号整数，取值：[0,2的32次幂-1]
uint64 64位无符号整数，取值：[0,2的64次幂-1]
float16 16位半精度浮点数，1位符号位，5位指数，10位尾数
float32 32位半精度浮点数，1位符号位，8位指数，23位尾数
float64 64位半精度浮点数，1位符号位，11位指数，52位尾数
complex64 复数类型，实部和虚部都是32位浮点数
complex128 复数类型，实部和虚部都是64位浮点数
非同质数据的ndarray实例：
In [27]: x = np.array([[0, 1, 2, 3, 4],[9, 8, 7, 6]])
In [28]: x.shape
Out[28]: (2,)
In [29]: x.dtype
Out[29]: dtype(‘O‘)
In [30]: x
Out[30]: array([list([0, 1, 2, 3, 4]), list([9, 8, 7, 6])], dtype=object)
In [31]: x.itemsize
Out[31]: 4
In [32]: x.size
Out[32]: 2
ndarray数组可以由非同质对象构成
非同质ndarray元素为对象类型
非同质ndarray对象无法有效发挥NumPy优势，尽量避免使用
四、ndarray数组的创建
ndarray数组的创建方法：
1、从Python中的列表、元组等类型创建ndarray数组。
x = np.array(list/tuple)
x = np.array(list/tuple, dtype=np.float32)
注意：可以使用dtype来指定每个元素的数据类型，当np.array()不指定dtype时，NumPy将根据数据情况关联一个dtype类型。
In [33]: x = np.array([0, 1, 2, 3])
In [34]: print(x)
[0 1 2 3]
In [35]: x = np.array((4, 5, 6, 7))
In [36]: print(x)
[4 5 6 7]
In [37]: x = np.array([[1, 2], [9, 8], (0.1, 0.2)])
In [38]: print(x)
[[1. 2. ]
[9. 8. ]
[0.1 0.2]]
2、使用NumPy中函数创建ndarray数组，如：arange，ones，zeros等。
函数 说明
np.arange(n) 类似range()函数，返回ndarray类型，元素从0到n-1
np.ones(shape) 根据shape生成一个全1数组，shape是元组类型
np.zeros(shape) 根据shape生成一个全0数组，shape是元组类型
np.full(shape, val) 根据shape生成一个数组，每个元素值都是val
np.eye(n) 创建一个正方形的n*n单位矩阵，对角线为1，其余为0
np.ones_like(a) 根据数组a的形状生成一个全1数组
np.zeros_like(a) 根据数组a的形状生成一个全0数组
np.full_like(a, val) 根据数组a的形状生成一个数组，每个元素值都是val
np.linspace() 根据起止数据等间距地填充数据，形成数组
np.concatenate() 将两个或多个数组合并成一个新的数组
In [47]: np.arange(10)
Out[47]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
In [48]: np.ones((3,6))
Out[48]:
array([[1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1., 1.]])
In [49]: np.zeros((3,6),dtype=np.int32) #如果不指定dtype，默认是浮点型
Out[49]:
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0]])
In [50]: np.eye(5)
Out[50]:
array([[1., 0., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 0., 0., 1.]])
In [51]: x = np.ones((2, 3, 4))
In [52]: print(x)
[[[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]]
[[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]]]
In [53]: x.shape
Out[53]: (2, 3, 4)
In [63]: a = np.linspace(1, 10, 4)
In [64]: a
Out[64]: array([ 1., 4., 7., 10.])
In [65]: b = np.linspace(1, 10, 4, endpoint=False)
In [66]: b
Out[66]: array([1. , 3.25, 5.5 , 7.75])
In [68]: c = np.concatenate((a, b))
In [69]: c
Out[69]: array([ 1. , 4. , 7. , 10. , 1. , 3.25, 5.5 , 7.75])
3、从字节流(raw bytes)中创建ndarray数组。
4、从文件中读取特定格式，创建ndarray数组。
五、ndarray数组的变换
1、对于创建后的ndarray数组，可以对其进行维度变换和元素类型变换
方法 说明
.reshape(shape) 不改变数组元素，返回一个shape形状的数组，原数组不变
.resize(shape) 与.reshape()功能一致，但修改原数组
.swapaxes(ax1, ax2) 将数组n个维度中两个维度进行调换
.flatten() 将数组进行降维，返回折叠后的一维数组，原数组不变
In [71]: a = np.ones((2, 3, 4), dtype = np.int32)
In [72]: a
Out[72]:
array([[[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1]],
[[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1]]])
In [73]: b = a.reshape((3,8))
In [74]: a
Out[74]:
array([[[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1]],
[[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1]]])
In [75]: b
Out[75]:
array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]])
In [76]: a.resize((3, 8))
In [77]: a
Out[77]:
array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]])
In [78]: c = a.flatten()
In [79]: a
Out[79]:
array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]])
In [80]: c
Out[80]:
array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1])
2、new_a = a.astype(new_type):
#改变ndarray数组元素类型
In [82]: a = np.ones((2, 3, 4), dtype = np.int)
In [83]: a
Out[83]:
array([[[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1]],
[[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1]]])
In [84]: b = a.astype(np.float)
In [85]: b
Out[85]:
array([[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],
[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]]])
astype()方法一定会创建新的数组(原始数据的一个拷贝)，即使两个类型一致。
六、ndarray数组向列表的转换
ls = a.tolist()
In [87]: a = np.full((2, 3, 4), 25, dtype=np.int32)
In [88]: a
Out[88]:
array([[[25, 25, 25, 25],
[25, 25, 25, 25],
[25, 25, 25, 25]],
[[25, 25, 25, 25],
[25, 25, 25, 25],
[25, 25, 25, 25]]])
In [89]: a.tolist()
Out[89]:
[[[25, 25, 25, 25], [25, 25, 25, 25], [25, 25, 25, 25]],
[[25, 25, 25, 25], [25, 25, 25, 25], [25, 25, 25, 25]]]
七、ndarray数组的操作
1、数组的索引和切片
索引：获取数组中特定位置元素的过程
切片：获取数组元素子集的过程
一维数组的索引和切片：与Python的列表类似
In [95]: a = np.array([9, 8, 7, 6, 5])
In [96]: a[2]
Out[96]: 7
In [97]: a[1 : 4 : 2] #起始编号:终止编号(不含):步长，3元素冒号分割
Out[97]: array([8, 6])
多维数组的索引：
In [100]: a = np.arange(24).reshape(2,3,4)
In [101]: a
Out[101]:
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]]])
In [102]: a[1, 2, 3]
Out[102]: 23
In [103]: a[0, 1, 2]
Out[103]: 6
In [104]: a[-1, -2, -3]
Out[104]: 17
每个维度一个索引值，逗号分割。
多维数组的切片：
In [106]: a = np.arange(24).reshape(2,3,4)
In [107]: a
Out[107]:
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]]])
In [108]: a[:, 1, -3] # 选取一个维度用:
Out[108]: array([ 5, 17])
In [109]: a[:, 1:3, :] # 每个维度切片方法与一维数组相同
Out[109]:
array([[[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]],
[[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23]]])
In [110]: a[:, :, ::2] # 每个维度可以使用步长跳跃切片
Out[110]:
array([[[ 0, 2],
[ 4, 6],
[ 8, 10]],
[[12, 14],
[16, 18],
[20, 22]]])
八、ndarray数组的运算
1、数组与标量之间的运算
数组与标量之间的运算作用于数组中的每一个元素
实例：计算a与元素平均值的商
In [128]: a = np.arange(24).reshape(2,3,4)
In [129]: a
Out[129]:
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]]])
In [130]: a.mean()
Out[130]: 11.5
In [131]: a = a / a.mean()
In [132]: a
Out[132]:
array([[[0. , 0.08695652, 0.17391304, 0.26086957],
[0.34782609, 0.43478261, 0.52173913, 0.60869565],
[0.69565217, 0.7826087 , 0.86956522, 0.95652174]],
[[1.04347826, 1.13043478, 1.2173913 , 1.30434783],
[1.39130435, 1.47826087, 1.56521739, 1.65217391],
[1.73913043, 1.82608696, 1.91304348, 2. ]]])
2、NumPy一元函数
对ndarray中的数据执行元素级运算的函数
函数 说明
np.abs(x) np.fabs(x) 计算数组各元素的绝对值
np.sqrt(x) 计算数组各元素的平方根
np.sqyare(x) 计算数组各元素的平方
np.log(x) np.log10(x) 计算数组各元素的自然对数、以10为底对数
np.log2(x) 计算数组各元素的以2为底对数
np.ceil(x) np.floor(x) 分别计算数组各元素的ceiling值和floor值，ceiling表示的是大于元素的最小整数值，floor表示的是小于元素的最大整数值
np.rint(x) 计算数组各元素的四舍五入值
np.modf(x) 将数组各元素的小数和整数部分以两个独立数组形式返回
np.cos(x) np.cosh(x) 计算数组各元素的普通型和双曲型三角函数
np.sin(x) np.sinh(x) 计算数组各元素的普通型和双曲型三角函数
np.tan(x) np.tanh(x) 计算数组各元素的普通型和双曲型三角函数
np.exp(x) 计算数组各元素的指数值
np.sign(x) 计算数组各元素的符号值，1(+), 0, -1(-)
注意：在运行一元函数时，数组是否被真实改变
In [138]: a = np.arange(24).reshape(2,3,4)
In [139]: np.square(a)
Out[139]:
array([[[ 0, 1, 4, 9],
[ 16, 25, 36, 49],
[ 64, 81, 100, 121]],
[[144, 169, 196, 225],
[256, 289, 324, 361],
[400, 441, 484, 529]]], dtype=int32)
In [140]: a = np.sqrt(a)
In [141]: a
Out[141]:
array([[[0. , 1. , 1.41421356, 1.73205081],
[2. , 2.23606798, 2.44948974, 2.64575131],
[2.82842712, 3. , 3.16227766, 3.31662479]],
[[3.46410162, 3.60555128, 3.74165739, 3.87298335],
[4. , 4.12310563, 4.24264069, 4.35889894],
[4.47213595, 4.58257569, 4.69041576, 4.79583152]]])
In [142]: np.modf(a)
Out[142]:
(array([[[0. , 0. , 0.41421356, 0.73205081],
[0. , 0.23606798, 0.44948974, 0.64575131],
[0.82842712, 0. , 0.16227766, 0.31662479]],
[[0.46410162, 0.60555128, 0.74165739, 0.87298335],
[0. , 0.12310563, 0.24264069, 0.35889894],
[0.47213595, 0.58257569, 0.69041576, 0.79583152]]]),
array([[[0., 1., 1., 1.],
[2., 2., 2., 2.],
[2., 3., 3., 3.]],
[[3., 3., 3., 3.],
[4., 4., 4., 4.],
[4., 4., 4., 4.]]]))
3、NumPy二元函数
函数 说明
+ - * / ** 两个数组各元素进行对应运算
np.maximum(x,y) np.fmax() 元素级的最大值计算
np.minimum(x,y) np.fmin() 元素级的最小值计算
np.mod(x,y) 元素级的模运算
np.copysign(x,y) 将数组y中各元素值的符号赋值给数组x对应元素
> < >= <= == != 算术比较，产生布尔型数组
In [163]: a = np.arange(24).reshape(2,3,4)
In [164]: b = np.sqrt(a)
In [165]: a
Out[165]:
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]]])
In [166]: b
Out[166]:
array([[[0. , 1. , 1.41421356, 1.73205081],
[2. , 2.23606798, 2.44948974, 2.64575131],
[2.82842712, 3. , 3.16227766, 3.31662479]],
[[3.46410162, 3.60555128, 3.74165739, 3.87298335],
[4. , 4.12310563, 4.24264069, 4.35889894],
[4.47213595, 4.58257569, 4.69041576, 4.79583152]]])
In [167]: np.maximum(a, b) #运算结果为浮点数
Out[167]:
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.]]])
In [168]: a > b
Out[168]:
array([[[False, False, True, True],
[ True, True, True, True],
[ True, True, True, True]],
[[ True, True, True, True],
[ True, True, True, True],
[ True, True, True, True]]])
九、数据的CSV文件存取
1、CSV文件
CSV（Comma-Separated Value，逗号分隔值）
CSV是一种常见的文件格式，用来存储批量数据
np.savetxt(frame, array, fmt=‘%.18e‘, delimiter=None)
frame：文件、字符串或产生器，可以是.gz或.bz2的压缩文件
array：要存入文件的数组
fmt：每一个元素写入文件的格式，例如：%d %.2f %.18e(默认科学技术法，保留18位小数)
delimiter：数据写入文件中数据之间的分割字符串，默认是任何空格
In [170]: a = np.arange(100).reshape(5, 20)
In [172]: np.savetxt(‘a.csv‘, a, fmt=‘%d‘, delimiter=‘,‘)
0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19
20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39
40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59
60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79
80,81,82,83,84,85,86,87,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99
np.loadtxt(frame, dtype=np.float, delimiter=None, unpack=False)
将csv文件中的数据读入到一个NumPy数组类型中
frame：文件、字符串或产生器，可以是.gz或.bz2的压缩文件
dtype：数据类型，可选
delimiter：读取文件时解析分割字符串，默认是任何空格
unpack：默认False，读入数据写入一个数组，如果True，读入属性将分别写入不同的数组变量
In [174]: b = np.loadtxt(‘a.csv‘, delimiter=‘,‘)
In [175]: b
Out[175]:
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., 24., 25., 26., 27., 28., 29., 30., 31., 32.,
33., 34., 35., 36., 37., 38., 39.],
[40., 41., 42., 43., 44., 45., 46., 47., 48., 49., 50., 51., 52.,
53., 54., 55., 56., 57., 58., 59.],
[60., 61., 62., 63., 64., 65., 66., 67., 68., 69., 70., 71., 72.,
73., 74., 75., 76., 77., 78., 79.],
[80., 81., 82., 83., 84., 85., 86., 87., 88., 89., 90., 91., 92.,
93., 94., 95., 96., 97., 98., 99.]])
In [177]: b = np.loadtxt(‘a.csv‘, dtype = np.int, delimiter=‘,‘)
In [178]: b
Out[178]:
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, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35,
36, 37, 38, 39],
[40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55,
56, 57, 58, 59],
[60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75,
76, 77, 78, 79],
[80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95,
96, 97, 98, 99]])
2、CSV文件的局限性
CSV只能有效存储一维和二维数组
np.savetxt() np.loadtxt()只能有效存取一维和二维数组
十、多维数据的存取
a.tofile(frame, sep=‘‘, format=‘%s‘)
frame：文件、字符串
sep：数据分割字符串，如果空串，写入文件为二进制
format：写入数据的格式
a = np.arange(100).reshape(5, 10, 2)
a.tofile("b.dat", sep=",", format=‘%d‘)
0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,...,97,98,99
a.tofile("c.dat", format=‘%d‘) #生成一个二进制格式的文件
np.fromfile(frame, dtype=float, count=-1, sep=‘‘)
frame：文件、字符串
dtype：读取的数据类型
count：读入元素的个数，-1表示读入整个文件
sep：数据分割字符串，如果是空串，写入文件为二进制
In [185]: a = np.arange(100).reshape(5, 10, 2)
In [186]: a.tofile("b.dat", sep=",", format=‘%d‘)
In [187]: c = np.fromfile("b.dat", dtype=np.int, sep=",")
In [189]: c
Out[189]:
array([ 0, 1, 2, ..., 97, 98, 99])
In [190]: c = np.fromfile("b.dat", dtype=np.int, sep=",").reshape(5, 10, 2)
In [191]: c
Out[191]:
array([[[ 0, 1],
[ 2, 3],
[ 4, 5],
...,
[14, 15],
[16, 17],
[18, 19]],
...,
[[80, 81],
[82, 83],
[84, 85],
...,
[94, 95],
[96, 97],
[98, 99]]])
需要注意：
该方法需要读取时知道存入文件时数组的维度和元素类型
a.tofile()和np.fromfile()需要配合使用
可以通过元数据文件来存储额外信息
十一、NumPy的便捷文件存取
np.save(frame, array) 或 np.savez(frame, array)
frame：文件名，以.npy为扩展名，压缩扩展名为.npz
array：数组变量
np.load(frame)
frame：文件名，以.npy为扩展名，压缩扩展名为.npz
In [193]: a = np.arange(100).reshape(5, 10, 2)
In [194]: np.save("a.npy", a)
In [195]: b = np.load("a.npy")
In [196]: b
Out[196]:
array([[[ 0, 1],
[ 2, 3],
[ 4, 5],
...,
[14, 15],
[16, 17],
[18, 19]],
十二、NumPy的随机数函数
NumPy的随机数函数子库
NumPy的random子库
函数 说明
np.random.rand(d0,d1,...,dn) 根据d0-dn创建随机数数组，浮点数，(0,1)，均匀分布
np.random.randn(d0,d1,...,dn) 根据d0-dn创建随机数数组，标准正态分布
np.random.randint(low[,high,shape]) 根据shape创建随机整数或整数数组，范围是[low,high)
np.random.seed(s) 随机数种子，s是给定的种子值
np.random.shuffle(a) 根据数组a的第1轴进行随机排列，改变数组a
np.random.permutation(a) 根据数组a的第1轴产生一个新的乱序数组，不改变数组a
np.random.choice(a[,size,replace,p]) 从一维数组a中以概率p抽取元素，形成size形状新数组，
replace表示是否可以重用元素，默认为True，可以重用
In [198]: a = np.random.rand(3,4,5)
In [199]: a
Out[199]:
array([[[0.25695399, 0.7414277 , 0.75578429, 0.19310308, 0.67073553],
[0.40860825, 0.87833836, 0.46472098, 0.27363694, 0.97506066],
[0.17151599, 0.99350022, 0.60626937, 0.06213282, 0.13644308],
[0.3423731 , 0.15678133, 0.50781854, 0.90444934, 0.7191749 ]],
[[0.11157493, 0.22870048, 0.09568974, 0.94895329, 0.45647719],
[0.75545089, 0.68920971, 0.18417572, 0.04961883, 0.91790802],
[0.10884808, 0.38779379, 0.22143459, 0.45260858, 0.13130334],
[0.26556801, 0.42261478, 0.75213859, 0.28198756, 0.23439392]],
[[0.89788109, 0.76425859, 0.59696053, 0.79930673, 0.06653449],
[0.52984697, 0.37876277, 0.49705969, 0.58775404, 0.19473995],
[0.22031894, 0.3149972 , 0.85039782, 0.75204237, 0.07445696],
[0.26473782, 0.0677433 , 0.06941957, 0.43275848, 0.80160242]]])
In [201]: sn = np.random.randn(3,4,5)
In [202]: sn
Out[202]:
array([[[ 2.02286682, 2.70028453, -0.30458721, 1.80112536,
2.56425348],
[ 0.89540378, -0.45617201, 0.25129778, 0.94339649,
1.24604689],
[ 0.63617271, 1.18732278, -0.73100707, -0.62808357,
-1.53297791],
[-0.57993511, 1.39707776, -1.48818092, 0.90367227,
0.71580174]],
[[ 0.2977844 , -0.04548221, -1.27468596, 1.82508362,
1.39596129],
[-0.10245882, 1.77133131, 0.82661614, -0.53814053,
0.14899324],
[-1.32498978, 0.09505347, -0.41875793, -0.0436812 ,
0.62526278],
[-1.05454191, 0.66238572, -0.42202814, -0.96410311,
-0.45992032]],
[[-1.76423287, -0.22951621, -1.980872 , -0.69703068,
-0.23453545],
[ 0.99584481, -0.8540858 , -1.00657854, -0.26568147,
0.41170017],
[-1.81470821, -0.01276362, 2.16593125, -1.15276026,
1.41373352],
[ 0.48657934, 0.23204144, -0.39321457, 0.93512204,
2.06393063]]])
In [204]: b = np.random.randint(100,200,(3,4))
In [205]: b
Out[205]:
array([[128, 172, 142, 121],
[132, 152, 161, 135],
[143, 116, 162, 197]])
In [207]: np.random.seed(10)
In [208]: np.random.randint(100, 200, (3,4))
Out[208]:
array([[109, 115, 164, 128],
[189, 193, 129, 108],
[173, 100, 140, 136]])
In [209]: np.random.seed(10)
In [210]: np.random.randint(100, 200, (3,4))
Out[210]:
array([[109, 115, 164, 128],
[189, 193, 129, 108],
[173, 100, 140, 136]])
In [215]: a = np.random.randint(100, 200, (3,4))
In [216]: a
Out[216]:
array([[169, 113, 125, 113],
[192, 186, 130, 130],
[189, 112, 165, 131]])
In [217]: np.random.shuffle(a)
In [218]: a
Out[218]:
array([[189, 112, 165, 131],
[169, 113, 125, 113],
[192, 186, 130, 130]])
In [219]: np.random.shuffle(a)
In [220]: a
Out[220]:
array([[189, 112, 165, 131],
[169, 113, 125, 113],
[192, 186, 130, 130]])
In [221]: np.random.shuffle(a)
In [222]: a
Out[222]:
array([[192, 186, 130, 130],
[189, 112, 165, 131],
[169, 113, 125, 113]])
In [224]: a = np.random.randint(100, 200, (3,4))
In [225]: a
Out[225]:
array([[123, 194, 111, 128],
[174, 188, 109, 115],
[118, 180, 171, 188]])
In [226]: np.random.permutation(a)
Out[226]:
array([[118, 180, 171, 188],
[123, 194, 111, 128],
[174, 188, 109, 115]])
In [227]: a
Out[227]:
array([[123, 194, 111, 128],
[174, 188, 109, 115],
[118, 180, 171, 188]])
In [229]: b = np.random.randint(100, 200, (8))
In [230]: b
Out[230]: array([107, 175, 128, 133, 184, 196, 188, 144])
In [231]: np.random.choice(b, (3,2))
Out[231]:
array([[196, 184],
[144, 107],
[107, 128]])
In [232]: np.random.choice(b, (3,2), replace=False)
Out[232]:
array([[196, 144],
[175, 133],
[107, 128]])
In [233]: np.random.choice(b, (3,2), p=b/np.sum(b))
Out[233]:
array([[188, 128],
[175, 188],
[196, 196]])
‘‘‘
以上是关于NumPy库入门的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章