Numpy基本用法简介

Posted 2020-11-02 方方31140519

import numpy as np 
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数组基础操作
    np.array()              创建数组
    arr.shape               返回数组arr的size（行，列）
    arr.reshape(size)       改变数组的size, 元素个数要以一致
    arr.dtype()             查看元素类型 dtype

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import numpy as np
from numpy.random import randn
‘‘‘
常用函数：
    np.arange(a,b,step=)   创建等差数组
    np.sqrt(arr)           数组中的每个元素开方
    np.exp(arr)            数组中的每个元素取e的指数
    randn(size())          随机产生size()的正态分布的数组
    np.maximum(x,y)        每个元素取x,y中大者
    np.where(cond,x,y)  三元表达式 x if cond else y
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import numpy as np
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数学统计方法
sum               求和
mean              求平均数
std               标准差
var               方差
min,max           最小值、最大值
argmin、argmax    最小值、最大值的所以
cumsum            所有元素的累计和
cumprod           所有元素的累计积
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布尔运算： 布尔值会被强制转换为1（True）、0（False)
any: 用于测试数组中是否存在True
all: 检测数组中元素是否都是True
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排序
sort:  sort是在数组本身所处理，如原来数组还有用的话
       则需要对数组复制保存
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唯一化
unique(x)              计算x中唯一元素，并返回有序结果
intersect1d(x,y)       计算x,y的公共元素，并返回有序结果
union1d(x,y)           计算x,y的并集，并返回有序结果
in1d(x,y)              x的元素是否包含于y,返回布尔型
setdiff1d(x,y)         集合的差，元素在中且不再y中
setxor1d(x,y)          集合的对称差，即元素在一个元素中但不同时在两个数组中
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数组的文件
np.save(‘file_name‘,arr)
    默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为
    .npy的文件中的
np.load(‘file_name.npy‘)
    读取文件中的数组
np.savez(‘file_name.npz‘,a=arr1,b=arr2,...)
    savez将多个文件压缩到一个文件夹中，将数组以关键字参数的
    形式传入。加载。npz文件时，会得到一个类似字典的对象
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‘‘‘
读取文本文件
    load.txt(‘file_name.txt‘,delimiter=‘,‘)
保存数组到文件中
    savetxt(‘file_name‘,arr1)
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线性代数
    矩阵乘法
    矩阵分解
    行列式
    ...
矩阵乘法
    dot(x,y)  矩阵x与矩阵y的乘机
        x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
        y = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
        np.dot(x,y)
矩阵的转置：
    x.T  x的转置
矩阵的逆:
    from numpy.linalg import inv,qr
    inv(x)  x的逆
QR分解
    q,r = qr(x)  x的qr分解
总结
    diag       以一位的形式返回方阵的对角线元素
                或将一位数组转化为矩阵（非对角线元素为0）
    dot         矩阵乘法
    trace       迹，对角线元素的和
    det         矩阵的行列式
    eig         特征值和特征向量
    inv         逆
    pinv        Moore-Penrose伪逆
    qr          qr分解
    svd         svd分解
    slove       解方程Ax=b
    lstsq       计算最小二乘解

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随机数的生成
numpy.random 模块中的函数
    seed          确定随机数生成器的种子
    permutation   返回一个序列的随机排列或返回一个随机排序的范围
    shuffle       对一个序列随机排序
    rand          产生均匀分布的样本值
    randint       从给定上下限范围中随机选取整数
    randn         产生正态分布（平均值为0,标准差为1）的样本值，类似于matlab借口
    binomial      产生二项分布样本值
    normal        产生正态分布的样本值
    beta          产生Beta分布的样本值
    chisquare     产生卡方分布的样本值
    gamma         产生Gamma分布的样本值
    unifrom       产生均匀分布的样本值
‘‘‘

‘*****************一个例子---随机漫步 python实现*******************‘

import numpy as np
from numpy.random import randn

import random
position = 0
walk = [position]
steps = 1000
for i in range(steps):
    step = 1 if random.randint(0,1) else -1
    position += step
    walk.append(position)

‘numpy实现‘
nsteps = 1000
draws = np.random.randint(0,2,size=nsteps)
steps = np.where(draws>0,1,-1)
walks = steps.cumsum()
print(walks.min())
print(walks.max())
n1 = (np.abs(walks)>=10).argmax()
print(n1)

‘************一次模拟多个随机漫步*************‘

nwalks = 5000
nsteps = 1000
draws = np.random.randint(0,2,size=(nwalks,nsteps))
steps = np.where(draws>0,1,-1)
walks = steps.cumsum(1)
print(walks.max(),walks.min())

本文参考书籍《利用Python进行数据分析》