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机器学习:Numpy基础

来源:   2019-08-27 19:49

 

numpy 是 python 数据科学计算的核心库,提供了高性能的多维数组对象及处理数组的工具

使用方式

import numpy as np

数组

 

 简单生成

a = np.array
# class 'numpy.ndarray' 
# [1 2 3]
a = np.array # 取值为字符串
# class 'numpy.ndarray' 
# ['1' '2' '3']
a = np.array # 取值去float
# class 'numpy.ndarray' 
# [1. 2. 3.] 

dtype类型

a = np.array
# class 'numpy.ndarray' 
# ['1' '2.0' '3']
# 其他类型
# np.int64 带符号的64位整数
# np.float32 标准双精度浮点数
# np.complex 显示为128位浮点数的复数
# np.bool 布尔值:true值和false值
# np.object python对象
# np.string_ 固定长度字符串
# np.unicode_ 固定长度unicode

copy参数

# copy参数 默认true
a = np.array
b = np.array
c = np.array
# 635743528800
# 635743684528
# 635743528800

初始化占位符

# 3行4列
a = np.zeros) 
# class 'numpy.ndarray' 
# [[0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0.]]
# 2行3列4纵
a = np.ones, dtype=np.int16) 
# class 'numpy.ndarray' 
# [[[1 1 1 1]
# [1 1 1 1]
# [1 1 1 1]]
# [[1 1 1 1]
# [1 1 1 1]
# [1 1 1 1]]]
# 创建均匀间隔的数组
a = np.arange 
# class 'numpy.ndarray' 
# [10 15 20]
# 创建均匀间隔的数组
a = np.linspace 
# class 'numpy.ndarray' 
# [0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. ]
# 创建常数数组
a = np.full,7) 
# class 'numpy.ndarray' 
# [[7 7]
# [7 7]]
# 创建2x2单位矩阵
a = np.eye 
# class 'numpy.ndarray' 
# [[1. 0.]
# [0. 1.]]
# 创建随机值的数组
a = np.random.random) 
# class 'numpy.ndarray' 
# [[0.43922179 0.48453874]
# [0.753194 0.09264839]]
# 创建空数组
a = np.empty) 
# class 'numpy.ndarray' 
# [[1.39069238e-309 1.39069238e-309]
# [1.39069238e-309 1.39069238e-309]
# [1.39069238e-309 1.39069238e-309]]

 

保存/读取

# 保存为npy文件
a = np.full,7)
np.save
np.load
# 保存文本文档
np.savetxt
np.loadtxt
# 读取excel
np.genfromtxt

数组信息

a = np.zeros)
# [[0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0.]]
# 数组形状,几行几列
print
# 
# 数组长度
print)
# 几维数组
print
# 数组有多少元素
print
# 数据类型
print
# float64
# 数据类型的名字
print
# float64
# 数据类型转换
print)
# [[0 0 0 0]
# [0 0 0 0]
# [0 0 0 0]]

切片

import numpy as np
matrix = np.array
# [10 25 40]
# 取所有行的前1、2列
print
# [[ 5 10]
# [20 25]
# [35 40]]
# 取2、3行的前1、2列
print
# [[20 25]
# [35 40]]

比较

import numpy as np
# 获取比较结果
matrix = np.array
# [[false false false]
# [false true false]
# [false false false]]
# 根据比较结果取值
vector = np.array
equal_to_ten = 
print
print
# [false true false false]
# [10]
# 根据比较结果切片取值
matrix = np.array
print
print
# [false true false]
# [[20 25 30]]
# 与操作 去比较结果
vector = np.array
equal_to_ten_and_five =  
print
# [false false false false]
# 或操作 去比较结果
vector = np.array
equal_to_ten_or_five =  | 
print
# [ true true false false]
# 根据比较结果赋值
vector = np.array
equal_to_ten_or_five =  | 
vector[equal_to_ten_or_five] = 50
print
# [50 50 15 20]

 

聚合函数

# 数据汇总
vector = np.array
print)
# 二维矩阵汇总
matrix = np.array)
# 225
# 二维横向汇总
print)
# [ 30 75 120]
# 二维竖向汇总
print)
# [60 75 90]

数组运算

a = np.array
b = np.arange
print
print
# [20 30 40 50]
# [0 1 2 3]
c = a - b
print
# [20 29 38 47]
c = a + b
print
# [20 31 42 53]
c = a * b
print
# [ 0 30 80 150]
c = b / a
print
# [0. 0.03333333 0.05 0.06 ]
# 2次幂
print
# [0 1 4 9]
# 点积 https://www.jianshu.com/p/482abac8798c
a = np.array
b = np.array
print
print
print)
print)
# [[1 1]
# [0 1]]
# [[2 0]
# [3 4]]
# [[5 4]
# [3 4]]
# [[5 4]
# [3 4]]
import numpy as np
b = np.arange
print
# [0 1 2]
print) 
# [1. 2.71828183 7.3890561 ]
# 平方根
print)
# [0. 1. 1.41421356]

数组操作

import numpy as np
# floor向下取整
a = np.floor))
print
# [[1. 5. 3. 3.]
# [3. 3. 2. 6.]
# [4. 9. 5. 3.]]
# ravel合为一行
print)
# [1. 5. 3. 3. 3. 3. 2. 6. 4. 9. 5. 3.]
# 更换shape形状
a.shape = 
print
# [[1. 5.]
# [3. 3.]
# [3. 3.]
# [2. 6.]
# [4. 9.]
# [5. 3.]]
# 横竖转换
print
# [[1. 3. 3. 2. 4. 5.]
# [5. 3. 3. 6. 9. 3.]]
# -1 默认值
print)
# [[1. 5. 3. 3.]
# [3. 3. 2. 6.]
# [4. 9. 5. 3.]]
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