Numpy

ndarray

1.简介

　　Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包，也是pandas等其他数据分析的工具的基础。

　　NumPy为Python带来了多维数组功能，并且提供了丰富的函数库处理这些数组，且支持向量化运算，使得这些数学函数能够直接对数组进行操作。将本来需要在Python级别进行的循环，放到C语言的运算中，明显地提高了程序的运算速度。

　　安装方法：pip install numpy

2、ndarray -多维数组对象

　　Numpy的核心特征就是N-维数组对 -ndarray。先通过具体的实例来展示一下ndarray的优势。

多维数组列表

3.常用属性

属性	描述
T	数组的转置（对高维数组而言）
dtype	数组元素的数据类型
size	数组元素的个数
ndim	数组的维数
shape	数组的维度大小（以元组形式）

 

4.数据类型

类型	描述
布尔值	bool_
整型	int_ int8 int16 int32 int 64
无符号整型	uint8 uint16 uint32 uint64
浮点型	float_ float16 float32 float64
复数型	complex_ complex64 complex128

注意：1）无符号整型只能用来存正数，不能用来存负数。

　　　2）bool_，int_，float_之所以加下划线，是为了和python原生数据类型做区别。

　　　3)   astype()方法可以修改数组的数据类型。

5.ndarray-创建

方法	描述
array()	将列表转换为数组，可选择显式指定dtype
arange()	range的numpy版，支持浮点数
linspace()	类似arange()，第三个参数为数组长度
zeros()	根据指定形状和dtype创建全0数组
ones()	根据指定形状和dtype创建全1数组
empty()	根据指定形状和dtype创建空数组（随机值）
eye()	根据指定边长和dtype创建单位矩阵

 6.索引和切片

# 索引
>>>np.array([0,1,2,3,4,5])
array([0,1, 2, 3, 4, 5])
----------------------------------------------
>>>li.reshape(6)
array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
----------------------------------------------
>>>li = np.arange(6).reshape(2,3)    # 把一维变成二维
>>>li
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])
# 现在有这样一组数据，需求：找到4
列表写法：arr[1][1]
数组写法：arr[1,1]  # 中间通过逗号隔开就可以了

# 布尔型索引
# 给一个数组，选出数组种所有大于5的数。
li = [random.randint(1,10) for _ in range(30)]
a = np.array(li)
a[a>5]
执行结果：
array([10,  7,  7,  9,  7,  9, 10,  9,  6,  8,  7,  6])
----------------------------------------------
原理:
a>5会对a中的每一个元素进行判断，返回一个布尔数组
a > 5的运行结果：
array([False,  True, False,  True,  True, False,  True, False, False,
       False, False, False, False, False, False,  True, False,  True,
       False, False,  True,  True,  True,  True,  True, False, False,
       False, False,  True])
----------------------------------------------
布尔型索引：将同样大小的布尔数组传进索引，会返回一个有True对应位置的元素的数组

通用函数

　　能对数组中所有元素同时进行运算的函数就是通用函数。

　　常见通用函数：能够接受一个数组的叫做一元函数，接受两个数组的叫二元函数，结果返回的也是一个数组.

 1.一元函数

函数	功能
abs、fabs	分别是计算整数和浮点数的绝对值
sqrt	计算各元素的平方根
square	计算各元素的平方
exp	计算各元素的指数e**x
log	计算自然对数
sign	计算各元素的正负号
ceil	计算各元素的ceiling值
floor	计算各元素floor值，即小于等于该值的最大整数
rint	计算各元素的值四舍五入到最接近的整数，保留dtype
modf	将数组的小数部分和整数部分以两个独立数组的形式返回，与Python的divmod方法类似
isnan	计算各元素的正负号
isinf	表示那些元素是无穷的布尔型数组
cos，sin，tan	普通型和双曲型三角函数

 2.二元函数 

函数	功能
add	将数组中对应的元素相加
subtract	从第一个数组中减去第二个数组中的元素
multiply	数组元素相乘
divide、floor_divide	除法或向下圆整除法（舍弃余数）
power	对第一个数组中的元素A，根据第二个数组中的相应元素B计算A**B
maximum，fmax	计算最大值，fmax忽略NAN
miximum，fmix	计算最小值，fmin忽略NAN
mod	元素的求模计算（除法的余数）

3.数学统计方法

函数	功能
sum	求和
cumsum	求前缀和
mean	求平均数
std	求标准差
var	求方差
min	求最小值
max	求最大值
argmin	求最小值索引
argmax	求最大值索引

4.随机数

随机数生成函数在np.random的子包当中

函数	功能
rand	给定形状产生随机数组（0到1之间的数）
randint	给定形状产生随机整数
choice	给定形状产生随机选择
shuffle	与random.shuffle相同
uniform	给定形状产生随机数组