Python之Numpy的超实用基础详细教程
Numpy在python中属于非常常用的包，无论是机器学习搭配pandas，还是数据可视化搭配pylab都是很正常的搭配。
Numpy
numpy的官方中文文档：NumPy中文
NumPy是使用Python进行科学计算的基础软件包。除其他外，它包括：
- 功能强大的N维数组对象；
- 精密广播功能函数；
- 集成C/C+和Fortran代码的工具；
- 强大的线性代数、傅立叶变换和随机数功能。
更简单的说，Numpy是Python的Matlab数学计算包。使用它，python可以更简单便捷地对矩阵向量进行计算。
一般来说，我们引用该包并将其简称为np：
importnumpyasnp
Numpy的ndarry对象
ndarray的创建
Numpy中最重要的数据类型就是：N维数组对象ndarray。它是一系列同类型数据的集合，以0下标为开始进行集合中元素的索引。
它具有以下两个特点：
- ndarray对象是用于存放同类型元素的多维数组；
- ndarray中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。
创建一个ndarray对象：
np.array(object,dtype=None,copy=True,order=None,subok=False,ndmin=0)
参数说明：
一般而言，并不需要记住这么多可选参数：
importnumpyasnp if__name__=="__main__": x=np.array([1,2,3]) print(x)
运行该脚本：
yngzmiao@yngzmiao-virtual-machine:~/test$pythonnumpy_test.py
[123]
当然，除了之前的array方法创建ndarray对象之外，还提供了另外的几种创建方式：
np.empty(shape,dtype=float,order='C')#指定形状的未初始化数组 np.zeros(shape,dtype=float,order='C')#指定形状的全0数组 np.ones(shape,dtype=None,order='C')#指定形状的全1数组 np.arange(start=0,stop,step=1,dtype)#从起始值到终止值(不包含)时，按步长从范围内创建数组 np.linspace(start,stop,num=50,endpoint=True,retstep=False,dtype=None)#从起始值到终止值(默认包含)创建一个等差数组的一维数组 np.logspace(start,stop,num=50,endpoint=True,base=10.0,dtype=None)#从起始值到终止值(默认包含)创建一个等比数组的一维数组
Numpy也提供了从python其他类型直接转换成ndarray的方式：
np.asarray(a,dtype=None,order=None)#列表形式 np.frombuffer(buffer,dtype=float,count=-1,offset=0)#以流的形式读入 np.fromiter(iterable,dtype,count=-1)#从可迭代对象中，以迭代器的形式读入
例如：
importnumpyasnp if__name__=="__main__": a=[[1,2,3],[4,5]] b='HelloWorld' c=iter(range(5)) x=np.asarray(a) y=np.frombuffer(b,dtype='S1') z=np.fromiter(c,dtype=float) print(x) print(y) print(z)
运行该脚本：
yngzmiao@yngzmiao-virtual-machine:~/test$pythonnumpy_test.py
[list([1,2,3])list([4,5])]
['H''e''l''l''o''''W''o''r''l''d']
[0.1.2.3.4.]
ndarray的数据结构
Numpy支持很多的数据类型，下面就简单地列举一下：
但如果是自定义的数据类型，就需要通过dtype来确定了：
numpy.dtype(object,align,copy)
参数说明：
例如，可以创建一个student的对象：
importnumpyasnp
if__name__=="__main__":
student=np.dtype([('name','S20'),('age','i8'),('score','f4')])
a=np.array([('zhangsan',18,80),('lisi',19,85)],dtype=student)
print(a)
运行该脚本：
yngzmiao@yngzmiao-virtual-machine:~/test$pythonnumpy_test.py
[('zhangsan',18,80.)('lisi',19,85.)]
ndarray的属性
ndarray有两个非常常用的属性，shape和size。shape表示数组的维度，对于二维数组而言，就是其行数和列数；size表示数组元素的总个数，对于二维数组而言，就是行数与列数的相乘。
例如：
importnumpyasnp if__name__=="__main__": a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(a.shape) print(a.size)
运行该脚本：
yngzmiao@yngzmiao-virtual-machine:~/test$pythonnumpy_test.py
(2,3)
6
当然，ndarray对象提供了两种方式在不改变数据内容的情况下，改变一个数组的格式。但两种方式有所区别：
importnumpyasnp if__name__=="__main__": a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) a.shape=(3,2)#直接改变本体 print(a) b=a.reshape(2,3)#本体不改变，将改变后的对象返回 print(b)
运行该脚本：
yngzmiao@yngzmiao-virtual-machine:~/test$pythonnumpy_test.py
[[12]
[34]
[56]]
[[123]
[456]]
ndarray的内容访问
ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与python中list的切片操作一样。
ndarray既可以基于下标进行切片，也可以通过内置的slice函数，并设置start,stop及step参数进行，从原数组中切割出一个新数组。
例如：
importnumpyasnp if__name__=="__main__": a=np.arange(10) b=a[1:7:1] s=slice(1,7,1) c=a[s] print(a) print(b) print(c)
运行该脚本：
yngzmiao@yngzmiao-virtual-machine:~/test$pythonnumpy_test.py
[0123456789]
[123456]
[123456]
对于冒号:的解释：
- 如果是一维数组，如果只放置一个参数，如[2]，将返回与该索引相对应的单个元素。如果为[2:]，表示从该索引开始以后的所有项都将被提取。如果使用了两个参数，如[2:7]，那么则提取两个索引(不包括停止索引)之间的项；
- 如果是多维数组，使用,区分维数。
例如：
importnumpyasnp if__name__=="__main__": a=np.arange(25) a.shape=(5,5) b=a[1:4,2:4] print(a) print(b)
运行该脚本：
yngzmiao@yngzmiao-virtual-machine:~/test$pythonnumpy_test.py
[[0 1 2 3 4]
[5 6 7 8 9]
[1011121314]
[1516171819]
[2021222324]]
[[7 8]
[1213]
[1718]]
ndarray除了基于下标进行切片，还有一些高级索引方式，比如布尔索引、花式索引。
例如：
importnumpyasnp if__name__=="__main__": a=np.arange(25) a.shape=(5,5) b=a[a>6] c=a[[3,2,4]] print(a) print(b) print(c)
运行该脚本：
yngzmiao@yngzmiao-virtual-machine:~/test$pythonnumpy_test.py
[[0 1 2 3 4]
[5 6 7 8 9]
[1011121314]
[1516171819]
[2021222324]]
[7 8 9101112131415161718192021222324]
[[1516171819]
[1011121314]
[2021222324]]
其他
判断元素对象是都为NaN：
np.isnan(...)
Numpy的广播
如果两个ndarray：a和b形状相同，即满足a.shape==b.shape，那么a与b的算数结果就是a与b数组对应位做算术运算。这要求维数相同，且各维度的长度相同。
例如：
importnumpyasnp if__name__=="__main__": a=np.array([1,2,3]) b=np.array([1,2,3]) c=a+b d=a*b print(c) print(d)
运行该脚本：
yngzmiao@yngzmiao-virtual-machine:~/test$pythonnumpy_test.py
[246]
[149]
而，广播是Numpy对不同形状(shape)的ndarray进行数值计算的方式，对ndarray的算术运算通常在相应的元素上进行。
怎么才算是相应的元素呢？
虽然，广播是对不同形状(shape)而言，但其实还是要满足两个条件：列数相同，有一个行数为1。在这个前提下，每行的相同列的元素就是相对应的元素。
直接看文字可能还是有点不太能理解，可以看一下例子：
importnumpyasnp if__name__=="__main__": a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) b=np.array([1,2,3]) c=a+b d=a*b print(c) print(d)
运行该脚本：
yngzmiao@yngzmiao-virtual-machine:~/test$pythonnumpy_test.py
[[2 4 6]
[5 7 9]
[81012]]
[[1 4 9]
[41018]
[71627]]
所谓广播就是：当列数相同的时候，行数为1的ndarray会进行扩行的操作，增加的行数内容与原行的内容相同。
扩行的实现可以通过tile函数实现：
np.tile(obj,(行,列))#在行上和列上分别重复一定的次数
所以，上文的广播也可以通过下面的方式来代替：
importnumpyasnp if__name__=="__main__": a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) b=np.array([1,2,3]) bb=np.tile(b,(3,1)) c=a+bb d=a*bb print(bb) print(c) print(d)
运行该脚本：
yngzmiao@yngzmiao-virtual-machine:~/test$pythonnumpy_test.py
[[123]
[123]
[123]]
[[2 4 6]
[5 7 9]
[81012]]
[[1 4 9]
[41018]
[71627]]
ndarray的函数
ndarray提供了很多的数学函数、算术函数、排序函数，以便进行运算。
ndarray的数学函数，例如：
np.pi#圆周率 np.sin(obj)#三角运算 np.cos(obj) np.tan(obj) np.arcsin(obj)#反三角运算 np.arccos(obj) np.arctan(obj) np.degrees(obj)#将弧度值转换为角度值 np.around(obj,decimals)#返回ndarray每个元素的四舍五入值，decimals为舍入的小数位数，默认为0 np.floor(obj)#向下取整 np.ceil(obj)#向上取整
ndarray的算术函数，例如：
np.add(obj1,obj2)#加减乘除运算，与+-*/效果一致，需要符合广播原则 np.subtract(obj1,obj2) np.multiply(obj1,obj2) np.divide(obj1,obj2) np.mod(obj1,obj2)#求余数运算 np.reciprocal(obj)#元素取倒数 np.power(obj1,obj2)#计算前参数为底，后参数为幂的值
ndarray的排序函数，例如：
np.sort(obj,axis=1,kind='quicksort',order)
参数说明：
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。