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Numpy
数组Arrays
import numpy as np
a=np.array([1,2,3])
print(type(a))
print(a.shape)
print(a[0],a[1],a[2])
<type 'numpy.ndarray'>
(3L,)
(1, 2, 3)
b=np.array([[1,2,3],
[9,0,6]])#注意有一个大[]
print(b.shape)
print(b[0],b[1])
(2L, 3L)
(array([1, 2, 3]), array([9, 0, 6]))
print(b[0,0],b[0,1])
(1, 2)
其它创建数组的方法
c=np.zeros((2,3))
print(c)
[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]]
d=np.ones((1,10))
print(d)
[[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]]
e=np.full((3,3),2)
print(e)
[[2 2 2]
[2 2 2]
[2 2 2]]
#单位矩阵
f=np.eye(4)
print(f)
[[1. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 1.]]
生成随机一个4*2的数组
#生成随机浮点数 0-1之间 size：样本的大小
g=np.random.random(size=(4,2))
print(g)
[[0.44471268 0.67466063]
[0.05796339 0.20853947]
[0.88246722 0.58151158]
[0.81634659 0.31795433]]
#生成随机整数
#randint(low, high=None, size=None, dtype=’l’)
gInt=np.random.randint(10,20,size=(4,2))
print(gInt)
[[18 18]
[18 11]
[16 14]
[12 17]]
#高斯分布/正态分布随机数
#normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
#loc：均值，scale：标准差，size：抽取样本的size
n1= np.random.normal(1.7,0.1, 10)
print(n1)
n2=np.random.normal(1.7,0.1, (4,2))
print(n2)
[1.73745478 1.81127892 1.63386844 1.77307303 1.57168221 1.68772298
1.71955854 1.81566671 1.71896083 1.51836231]
[[1.61877448 1.49208483]
[1.64712027 1.72809354]
[1.74291505 1.67063753]
[1.57154457 1.71569964]]
#标准正态分布 N(0,1)
n2=np.random.randn(2,4)
n2
array([[ 1.20168678, 0.4254389 , -0.19798632, 2.14897648],
[ 0.74364044, -0.05988914, 0.82132666, 0.40078756]])
n22=np.random.randn(2,4,3) #参数d0,d1,d2...dn 维度
n22
array([[[-0.14915425, -1.67944095, 1.30268024],
[-0.20010639, 1.91225408, -1.05935465],
[-1.32296067, -0.10023931, 0.84715779],
[-0.00499243, 0.30338752, 1.48260821]],
[[ 0.38468581, 0.88247802, 0.27390488],
[-1.19540403, 0.21729268, -0.52203668],
[ 0.28635075, 0.69627528, 0.22776306],
[-0.41877602, 0.78666712, -1.42378401]]])
访问数组
切片：必须为每个维度(行，列)指定好切片
aa=np.array([[1,2,3,4],
[5,6,7,8],
[9,10,11,12]])
[5 6 7 8]
[[1 2 3 4]
[5 6 7 8]]
取某几行
#要第1行
row_r1=aa[0, :]
print(row_r1, row_r1.shape)
#要第2行
row_r2=aa[1, :]
print(row_r2)
#要前两行
row=aa[0:2, :]
print(row)
print(row.shape)
(array([1, 2, 3, 4]), (4L,))
[5 6 7 8]
[[1 2 3 4]
[5 6 7 8]]
(2L, 4L)
要某几列
#要第1列
column_c1=aa[:, 0]
print(column_c1)
#要第3列
column_c3=aa[:, 2]
print(column_c3)
#要倒数第一列
column_cd1=aa[:, -1]
print(column_cd1)
#要第2到第3列
column=aa[:, 1:3]
print(column)
[1 5 9]
[ 3 7 11]
[ 4 8 12]
[[ 2 3]
[ 6 7]
[10 11]]
#要前两行的第2到第3列
aa1=aa[:2, 1:3]
print(aa1)
[[2 3]
[6 7]]
#布尔数组访问 选取数组中满足某些条件的元素
print(aa>3)
print(aa[aa>3])
bb=np.array([[3,8,4,9],
[6,6,6,6],
[8,8,1,2]])
print(bb>6)
print(bb[bb>6])
print(set(bb[bb>6]))
[[False False False True]
[ True True True True]
[ True True True True]]
[ 4 5 6 7 8 9 10 11 12]
[[False True False True]
[False False False False]
[ True True False False]]
[8 9 8 8]
set([8, 9])
查看数据类型
print(type(bb))
bb.dtype
<type 'numpy.ndarray'>
dtype('int32')
数组计算
x=np.array([[1,2],
[3,4]], dtype= np.float64)#强制各元素为float64类型
y=np.array([[5,6],
[7,8]], dtype= np.float64)
print(x+y)
[[ 6. 8.]
[10. 12.]]
print(x/y)
[[0.2 0.33333333]
[0.42857143 0.5 ]]
print(x*y)#注意：和矩阵乘法规则不一样
[[ 5. 12.]
[21. 32.]]
如果要进行矩阵乘法，在Numpy中可以使用dot来进行：
x.dot(y)
#或者np.dot(x,y)
array([[19., 22.],
[43., 50.]])
print(np.sqrt(x))
[[1. 1.41421356]
[1.73205081 2. ]]
Numpy提供了很多计算数组的函数，其中最常用的一个是sum：
x
array([[1., 2.],
[3., 4.]])
np.sum(x) #数组所有元素之和
10.0
np.sum(x, axis=0)#数组每列column元素之和
array([4., 6.])
np.sum(x, axis=1)#数组每行row元素之和
array([3., 7.])
转置：
x.T
array([[1., 3.],
[2., 4.]])
np.tile()通过第二个参数便可指定在各个轴上的复制倍数
vector=np.array([1,0,1])
np.tile(vector, (3,1)) #行上复制3倍 1行变3行
array([[1, 0, 1],
[1, 0, 1],
[1, 0, 1]])
Numpy广播机制：
x=np.array([[2,0,2],
[9,9,6]])
x+vector
array([[ 3, 0, 3],
[10, 9, 7]])
vector=np.array([1,0,1])
print(vector.T)#?????????????????????????????????为什么下面那个可以转置 这个向量就不行
print(x.T)
[1 0 1]
[[2 9]
[0 9]
[2 6]]
np.reshape(vector, (3,1)) (1,3)变（3,1）这个reshape可以把一维向量转置
array([[1],
[0],
[1]])