python numpy包

Posted 2020-07-22

在numpy包中我们可以用数组来表示向量，矩阵和高阶数据结构

首先导入numpy包：

from numpy import*

 

初始化numpy数组有多种方式，比如说

1.python列表或元祖

2.使用arrange，linspace函数

3.从文件中读取数据

 

例：列表生成numpy数组：

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

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

v和M对象都是numpy模块提供的ndarray类型

v，M区别在于他们的维度不同

可以通过ndarray.shape获得他们的维度

ndarray.size获得他们的元素数量

例如：M.shape   M.size

也可以用shape(M)和size(M)

那么为什么不使用list呢？

可以显示的定义元素类型通过在创建数组时使用dtype关键字

 

使用数组生成函数

x=arange(0,10,1) 0到10间距1

linspace(0,10,25) 0到10一共25个数据

x,y=mgrid[0:5,0:5]

生成随机数组:

from numpy import random

random.rand(5,5)生成5*5矩阵，随机值在0到1之间

random.randn(5,5)随机值

zeros((3,3))  3*3的0矩阵

ones((3,3)) 3*3都是1的矩阵

 

文件I/O创建数组：

csv是一种常用的数据格式化文件类型，使用numpy.genfromtxt函数读取

使用numpy.savetxt可以将数组存储到csv文件中

M=random.rand(3,3)

savetxt("random-maxtrix.csv",M)

 

nnmpy原生文件类型：

用numpy.save和numpy.load保存和读取

save("Numpy.npy",M)

load("Numpy.npy")

操作数组：

使用方括号：

M[1]

M[1,1]

如果是n维数组，检索时省略一个索引值会返回一整行

M[1]

使用：能达到同样效果。

M[1,:]一行   M[:,1]一列

同样可以使用索引值进行赋值

A[1:3]会返回第1,2号元素---------索引这块其实和list差不多。

负值索引从数组尾部开始计算。M[-1]为数组倒数第一个

索引切片在二维数组里也是一样的。

 

numpy函数

where函数能将索引掩码转换成索引位置

diag函数提取出数组对角线

take函数与高级索引用法相似

choose选取多个数组的部分组成新的数组

我们对矩阵间进行加减乘除时，默认行为是逐项乘的

使用dot函数进行矩阵与矩阵，向量的乘法

 

将数组对象映射到matrix类型