numpy学习

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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学习相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

numpy学习

In [8]:
import numpy as np
array = np.array([[1,2,3],
                 [2,3,5]])
print(array)
 
[[1 2 3]
 [2 3 5]]
In [9]:
array.ndim
Out[9]:
2
In [10]:
array.shape
Out[10]:
(2, 3)
In [11]:
array.size
Out[11]:
6
In [17]:
a=np.array([1,2,3],dtype=np.int)
print(a)
print(a.dtype)
b=np.array([1,2,3],dtype=np.float)
print(b)
print(b.dtype)
 
[1 2 3]
int32
[ 1.  2.  3.]
float64
In [19]:
array0 = np.zeros((3,4))
print(array0)
 
[[ 0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.]]
In [21]:
array1 = np.ones((3,4))
print(array1)
 
[[ 1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.]]
In [23]:
array2 = np.empty((3,4))
print(array2)
 
[[ 0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.]]
In [24]:
array3 = np.arange(10,20,2)
print(array3)
 
[10 12 14 16 18]
In [26]:
array4 = np.arange(12).reshape((3,4))
print(array4)
 
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]
In [27]:
array5 = np.linspace(1,10,25)
print(array5)
 
[  1.      1.375   1.75    2.125   2.5     2.875   3.25    3.625   4.
   4.375   4.75    5.125   5.5     5.875   6.25    6.625   7.      7.375
   7.75    8.125   8.5     8.875   9.25    9.625  10.   ]
In [30]:
array6 = np.linspace(1,10,12).reshape((3,4))
print(array6)
 
[[  1.           1.81818182   2.63636364   3.45454545]
 [  4.27272727   5.09090909   5.90909091   6.72727273]
 [  7.54545455   8.36363636   9.18181818  10.        ]]
In [38]:
a=np.array([10,20,30,40])
b=np.arange(4)
c=a-b
print(c)
 
[10 19 28 37]
In [34]:
c=b**3
print(c)
 
[ 0  1  8 27]
In [35]:
c=10*np.sin(a)
print(c)
 
[-5.44021111  9.12945251 -9.88031624  7.4511316 ]
In [36]:
print(b)
print(b<3)
print(b==3)
 
[0 1 2 3]
[ True  True  True False]
[False False False  True]
In [44]:
a=np.array([[1,2,3],[3,4,5]])
b=np.arange(6).reshape((3,2))
print(a)
print(b)
#c=a*b
c_dot=np.dot(a,b)
print(c_dot)
c_dot2=a.dot(b)
print(c_dot2)
 
[[1 2 3]
 [3 4 5]]
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]
[[16 22]
 [28 40]]
[[16 22]
 [28 40]]
In [50]:
a=np.random.random((2,4))
print(a)
print(np.sum(a))
print(np.max(a))
print(np.min(a))
 
[[ 0.4601967   0.93594758  0.5499286   0.41483107]
 [ 0.5729537   0.04874679  0.26190708  0.5702891 ]]
3.81480060629
0.935947580711
0.0487467894088
In [52]:
a=np.random.random((2,4))
print(a)
print(np.sum(a,axis=1))  #axis=1为行
print(np.max(a,axis=0))  #axis=0为列
print(np.min(a,axis=1))  #行
 
[[ 0.47054195  0.44146948  0.71298909  0.8230615 ]
 [ 0.155426    0.06085024  0.36118835  0.45072419]]
[ 2.44806202  1.02818877]
[ 0.47054195  0.44146948  0.71298909  0.8230615 ]
[ 0.44146948  0.06085024]
In [67]:
A=np.arange(2,14).reshape((3,4))
print(A)
print(np.argmin(A))
print(np.argmax(A))
 
[[ 2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9]
 [10 11 12 13]]
0
11
In [63]:
print(np.mean(A))
print(A.mean())        #平均值
print(np.average(A))   #平均值
print(np.median(A))    #中位数
 
7.5
7.5
7.5
7.5
In [68]:
print(np.cumsum(A))   #累加
 
[ 2  5  9 14 20 27 35 44 54 65 77 90]
In [69]:
print(np.diff(A))   #累差
 
[[1 1 1]
 [1 1 1]
 [1 1 1]]
In [72]:
print(np.nonzero(A))   #
 
(array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2], dtype=int64), array([0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3], dtype=int64))
In [74]:
A=np.arange(14,2,-1).reshape((3,4))
print(A)
print(np.sort(A))   #按行排序
 
[[14 13 12 11]
 [10  9  8  7]
 [ 6  5  4  3]]
[[11 12 13 14]
 [ 7  8  9 10]
 [ 3  4  5  6]]
In [78]:
print(A)
print(A.T)   #行列数交换。矩阵反向  也可以表示成transpose(A)
print(A.T.dot(A))   #求矩阵相乘
 
[[14 13 12 11]
 [10  9  8  7]
 [ 6  5  4  3]]
[[14 10  6]
 [13  9  5]
 [12  8  4]
 [11  7  3]]
[[332 302 272 242]
 [302 275 248 221]
 [272 248 224 200]
 [242 221 200 179]]
In [79]:
print(A)
print(np.clip(A,5,9))   #小于5大于9的都替换成5或9，其他数保留不变。
 
[[14 13 12 11]
 [10  9  8  7]
 [ 6  5  4  3]]
[[9 9 9 9]
 [9 9 8 7]
 [6 5 5 5]]
In [81]:
print(A)
print(np.mean(A,axis=1))   #行平均值
print(np.mean(A,axis=0))   #列平均值
 
[[14 13 12 11]
 [10  9  8  7]
 [ 6  5  4  3]]
[ 12.5   8.5   4.5]
[ 10.   9.   8.   7.]
In [86]:
A=np.arange(3,15).reshape((3,4))
print(A)
print(A[2])     #同 A[2,：]   第3行的所有数
print(A[2][1])   #同A[2,1]
print(A[:,1])   #第一列的所有数
print(A[1,1:3])
 
[[ 3  4  5  6]
 [ 7  8  9 10]
 [11 12 13 14]]
[11 12 13 14]
12
[ 4  8 12]
[8 9]
In [87]:
A=np.arange(3,15).reshape((3,4))
print(A)
for row in A:
    print(row)
 
[[ 3  4  5  6]
 [ 7  8  9 10]
 [11 12 13 14]]
[3 4 5 6]
[ 7  8  9 10]
[11 12 13 14]
In [89]:
A=np.arange(3,15).reshape((3,4))
print(A)
for column in A.T:
    print(column)
 
[[ 3  4  5  6]
 [ 7  8  9 10]
 [11 12 13 14]]
[ 3  7 11]
[ 4  8 12]
[ 5  9 13]
[ 6 10 14]
In [91]:
A=np.arange(3,15).reshape((3,4))
print(A)
print(A.flatten())
for i in A.flat:
    print(i)
 
[[ 3  4  5  6]
 [ 7  8  9 10]
 [11 12 13 14]]
[ 3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
In [96]:
A=np.array([1,2,3])
B=np.array([4,5,6])
c=np.vstack((A,B))    #上下合并
print(A.shape)
print(c)
print(c.shape)
 
(3,)
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
(2, 3)
In [97]:
d=np.hstack((A,B))   #左右合并
print(d)
print(d.shape)
 
[1 2 3 4 5 6]
(6,)
In [99]:
print(A)
print(A.T)
 
[1 2 3]
[1 2 3]
In [105]:
print(A)
print(A[:,np.newaxis],A[:,np.newaxis].shape)
 
[1 2 3]
[[1]
 [2]
 [3]] (3, 1)
In [104]:
print(A,A.shape)
print(A[np.newaxis:],A[np.newaxis:].shape)
 
[1 2 3] (3,)
[1 2 3] (3,)
In [107]:
A=np.array([1,2,3])[:,np.newaxis]    #以列作为维度
B=np.array([4,5,6])[:,np.newaxis]
c=np.vstack((A,B))    #上下合并
d=np.hstack((A,B))    #左右合并
print(A)
print(B)
print(c)
print(d)
 
[[1]
 [2]
 [3]]
[[4]
 [5]
 [6]]
[[1]
 [2]
 [3]
 [4]
 [5]
 [6]]
[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]
In [112]:
A=np.array([1,2,3])[:,np.newaxis]    #以列作为维度
B=np.array([4,5,6])[:,np.newaxis]
e=np.concatenate((A,B,B,A),axis=0)   #按列合并。等同vstack((A,B))  上下合并
print(e)
f=np.concatenate((A,B,B,A),axis=1)    #按行合并。等同hstack((A,B))  左右合并
print(f)
 
[[1]
 [2]
 [3]
 [4]
 [5]
 [6]
 [4]
 [5]
 [6]
 [1]
 [2]
 [3]]
[[1 4 4 1]
 [2 5 5 2]
 [3 6 6 3]]
In [120]:
A=np.arange(12).reshape((3,4))
print(A)
b=np.split(A,2,axis=1)   #axis=1 按列来分割
print(b)
c=np.split(A,3,axis=0)    #axis=0 按行来分割
print(c)
 
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]
[array([[0, 1],
       [4, 5],
       [8, 9]]), array([[ 2,  3],
       [ 6,  7],
       [10, 11]])]
[array([[0, 1, 2, 3]]), array([[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8,  9, 10, 11]])]
In [122]:
print(A)
d=np.array_split(A,3,axis=1)  #不等分割
print(d)
 
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]
[array([[0, 1],
       [4, 5],
       [8, 9]]), array([[ 2],
       [ 6],
       [10]]), array([[ 3],
       [ 7],
       [11]])]
In [124]:
print(A)
b=np.vsplit(A,3)   #上下分割   按行分割   同 split(A,3,axis=0)
print(b)
 
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]
[array([[0, 1, 2, 3]]), array([[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8,  9, 10, 11]])]
In [125]:
print(A)
b=np.hsplit(A,2)   #左右分割   按列分割   同 split(A,2,axis=1) 
print(b)
 
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]
[array([[0, 1],
       [4, 5],
       [8, 9]]), array([[ 2,  3],
       [ 6,  7],
       [10, 11]])]
In [130]:
a=np.array([1,2,3,4])
b=a
c=a
d=b
print(a,b,c,d)
print(b is a)
a[0]=11
print(a,b,c,d)
b[1:3]=[22,33]
print(a,b,c,d)
 
[1 2 3 4] [1 2 3 4] [1 2 3 4] [1 2 3 4]
True
[11  2  3  4] [11  2  3  4] [11  2  3  4] [11  2  3  4]
[11 22 33  4] [11 22 33  4] [11 22 33  4] [11 22 33  4]
In [137]:
a=np.array([1,2,3,4])
e=a.copy()  #deep copy
print(e,a)
print(e is a)
a[0]=55
print(e,a)
 
[1 2 3 4] [1 2 3 4]
False
[1 2 3 4] [55  2  3  4]

以上是关于numpy学习的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

Numpy学习:《Python数据分析基础教程NumPy学习指南第2版》中文PDF+英文PDF+代码

《Python机器学习及实践》----无监督学习之数据聚类

《Python机器学习及实践》----无监督学习之数据聚类

Numpy学习笔记

Numpy学习一：array数组对象

Numpy学习练习代码 ——