numpy基础操作快速入门
Numpy是一个开源的Python科学计算库，它是python科学计算库的基础库，许多其他着名的科学计算库如Pandas，Scikit-learn等都要用到Numpy库的一些功能。
numpy库入
由于numpy不是python自带库，需要自己下载安装（如果用的是Anaconda,则不需要再去下载numpy库，因为其自带python环境以及许多第三方python库，比如numpy库，pandas库，matplotlib库，requests库等）。本文基于python3.6版本对numpy做一些基础讲解,以通俗易通,形象直观为主,对概念的阐释以及函数的原理等内容没有进行深入讨论。
numpy库的官方网址是：http://www.numpy.org/，包含下载安装信息以及使用说明等，推荐英文好的朋友直接阅读。
1. 导入
安装好numpy库后，我们使用时需要导入这个库，python代码为：
import numpy as np其中“np”为我们给numpy库起的别名，这样我们需要使用numpy库里的函数时不需要输入numpy全名,例如使用numpy.array()等函数时可以简写为np.array(),提高效率。
2. 创建数组：
2.1 使用array()函数创建数组:
dt1 = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
dt2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print("我是一维数组:",dt1)
print("我是二维数组:")
print(dt2)我是一维数组: [1 2 3 4 5 6 7 8 9]
我是二维数组:
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]2.2 使用zeros()函数创建元素全部为0的数组
dt3 = np.zeros(9)
dt4 = np.zeros((2,3))
print("我是9个元素全为0的一维数组:",dt3)
print("我是一个2行3列的元素全为0的二维数组:")
print(dt4)我是9个元素全为0的一维数组: [ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
我是一个2行3列的元素全为0的二维数组:
[[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]]2.3 使用ones()函数创建元素全部为1的数组
dt5 = np.ones(9)
dt6 = np.ones((2,3))
print("我是9个元素全为1的一维数组:",dt5)
print("我是一个2行3列的元素全为1的二维数组:")
print(dt6)我是9个元素全为1的一维数组: [ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
我是一个2行3列的元素全为1的二维数组:
[[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]]2.4 使用eye()函数创建对角线元素为1,其余元素为0的方阵(行数与列数相等)
dt7 = np.eye(3)
dt8 = np.eye(4)
print("我是一个3行3列的对角线元素为1,其余元素为0的二维数组:")
print(dt7)
print("我是一个4行4列的对角线元素为1,其余元素为0的二维数组:")
print(dt8)我是一个3行3列的对角线元素为1,其余元素为0的二维数组:
[[ 1. 0. 0.]
[ 0. 1. 0.]
[ 0. 0. 1.]]
我是一个4行4列的对角线元素为1,其余元素为0的二维数组:
[[ 1. 0. 0. 0.]
[ 0. 1. 0. 0.]
[ 0. 0. 1. 0.]
[ 0. 0. 0. 1.]]2.5 使用arange()函数创建一维数组,可以设定起始值,结束值(数组中不包含结束值)和步长
dt9 = np.arange(5)
dt10 = np.arange(1,10,1)
dt11 = np.arange(2,8,2)
print("我是一个从0开始,从5结束,步长为1,不包含5的一维数组:",dt9)
print("我是一个从1开始,从10结束,步长为1,不包含10的一维数组:",dt10)
print("我是一个从2开始,从8结束,步长为2,不包含8的一维数组:",dt11)我是一个从0开始,从5结束,步长为1,不包含5的一维数组: [0 1 2 3 4]
我是一个从1开始,从10结束,步长为1,不包含10的一维数组: [1 2 3 4 5 6 7 8 9]
我是一个从2开始,从8结束,步长为2,不包含8的一维数组: [2 4 6]2.6 使用linspace()函数(注意不要顺手写成linespace)创建一维数组,可以设定起始值,结束值(数组中包含结束值)和均匀分布的元素个数
dt12 = np.linspace(2,8,4)
dt13 = np.linspace(1,10,5)
print("把2-8平均分成4份:",dt12)
print("把1-10平均分成5份:",dt13)把2-8平均分成4份: [ 2. 4. 6. 8.]
把1-10平均分成5份: [ 1. 3.25 5.5 7.75 10. ]3.创建好数组后,我们看一下可以对数组进行哪些操作
3.1 使用shape属性查看数组结构
new1 = np.array([0,2,4,6,8,10])
new2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
print(new1)
print(new2)
print("我是new1的shape属性:",new1.shape)
print("我是new2的shape属性:",new2.shape)[ 0 2 4 6 8 10]
[[ 1 2 3]
[ 4 5 6]
[ 7 8 9]
[10 11 12]]
我是new1的shape属性: (6,)
我是new2的shape属性: (4, 3)new1的结果中只有一个数,直观理解为new1为一维结构,6表示new1数组含有6个元素; new2的结果中含有两个数,直观理解为new2为二维结构,(4,3)表示new2数组为4行3列.
3.2 修改shape属性可以改变原数组的结构,使用reshape()函数可以在原数组的基础上新建一个别的维度结构的数组
new1.shape = (2,3)
print("我是new1数组,现在我变成了2行3列,不信你看:")
print(new1)
new2_1 = new2.reshape(6,2)
print("我是new2,我没变")
print(new2)
print("我是new2的亲兄弟new2_1,我长这样:")
print(new2_1)我是new1数组,现在我变成了2行3列,不信你看:
[[ 0 2 4]
[ 6 8 10]]
我是new2,我没变
[[ 1 2 3]
[ 4 5 6]
[ 7 8 9]
[10 11 12]]
我是new2的亲兄弟new2_1,我长这样:
[[ 1 2]
[ 3 4]
[ 5 6]
[ 7 8]
[ 9 10]
[11 12]]3.3 使用dtype属性查看数组中元素的类型以及使用astype()函数转换其数据类型
new3 = np.arange(6)
print("我是new3:",new3)
print("new3的数据类型:",new3.dtype)
new3_1 = new3.astype(np.float64)
print("new3_1的数据类型:",new3_1.dtype)我是new3: [0 1 2 3 4 5]
new3的数据类型: int32
new3_1的数据类型: float643.4 使用[]对数组的元素进行索引与切片
new4 = np.array([[1,4,9],[16,25,36]])
print("我是new4,一个两行三列的二维数组:")
print(new4)我是new4,一个两行三列的二维数组:
[[ 1 4 9]
[16 25 36]]print("元素索引从0开始,我是new4的第一行:",new4[0])
print("元素索引从0开始,我是new4的第一行第一个元素:",new4[0][0])
print("元素索引从0开始,我是new4的第二行第二列的元素:",new4[1,1])
print("元素索引从0开始,我是new4的第一列:",new4[:,0])#只有冒汗表示选取整个轴上的元素,对于二维数组来说,逗号前面表示行,逗号后面表示列
print("元素索引从0开始,我是new4的第一列第二个元素:",new4[:,0][1])元素索引从0开始,我是new4的第一行: [1 4 9]
元素索引从0开始,我是new4的第一行第一个元素: 1
元素索引从0开始,我是new4的第二行第二列的元素: 25
元素索引从0开始,我是new4的第一列: [ 1 16]
元素索引从0开始,我是new4的第一列第二个元素: 163.5 数组元素运算
new5 = np.array([1,3,5,7,9])
print("add()函数表示数组每个元素加上一个数,以1举例:",np.add(new5,1))
print("subtract()函数表示数组每个元素减去一个数,以1举例:",np.subtract(new5,1))
print("multiply()函数表示数组每个元素乘上一个数,以2举例:",np.multiply(new5,2))
print("divide()函数表示数组每个元素除以一个数,以0.5举例:",np.divide(new5,0.5))
print("mod()函数表示数组每个元素求余数,以6举例:",np.mod(new5,6))
print("power()函数表示数组每个元素进行乘方运算,以2举例:",np.power(new5,2))
print("sqrt()函数表示数组每个元素开平方根",np.sqrt(new5))add()函数表示数组每个元素加上一个数,以1举例: [ 2 4 6 8 10]
subtract()函数表示数组每个元素减去一个数,以1举例: [0 2 4 6 8]
multiply()函数表示数组每个元素乘上一个数,以2举例: [ 2 6 10 14 18]
divide()函数表示数组每个元素除以一个数,以0.5举例: [ 2. 6. 10. 14. 18.]
mod()函数表示数组每个元素求余数,以6举例: [1 3 5 1 3]
power()函数表示数组每个元素进行乘方运算,以2举例: [ 1 9 25 49 81]
sqrt()函数表示数组每个元素开平方根 [ 1. 1.73205081 2.23606798 2.64575131 3. ]print("查看数组中每个元素是否大于1:",new5 > 1)
print("查看数组中每个元素是否等于3:",new5 == 3)
print("查看数组中每个元素是否小于10:",new5 < 10)查看数组中每个元素是否大于1: [False True True True True]
查看数组中每个元素是否等于3: [ True False False False False]
查看数组中每个元素是否小于10: [ True True True True True]3.6 数组运算
new6 = np.array([[1,2,3,4,5],[3,4,5,6,7]])
print("我是2行5列的数组new6:")
print(new6)
print("max()函数返回所有元素中的最大值:",np.max(new6))
print("min()函数返回所有元素中的最小值:",np.min(new6))
print("argmax()函数返回所有元素中的最大值的索引:",np.argmax(new6))
print("argmin()函数返回所有元素中的最小值的索引:",np.argmin(new6))
print("sum()函数对所有元素求和:",np.sum(new6))
print("sum(axis = 1)函数对数组按行求和:",np.sum(new6,axis = 1))
print("sum(axis = 0)函数对数组按列求和:",np.sum(new6,axis = 0))
print("mean()函数对所有元素求算数平均值:",np.mean(new6))我是2行5列的数组new6:
[[1 2 3 4 5]
[3 4 5 6 7]]
max()函数返回所有元素中的最大值: 7
min()函数返回所有元素中的最小值: 1
argmax()函数返回所有元素中的最大值的索引: 9
argmin()函数返回所有元素中的最小值的索引: 0
sum()函数对所有元素求和: 40
sum(axis = 1)函数对数组按行求和: [15 25]
sum(axis = 0)函数对数组按列求和: [ 4 6 8 10 12]
mean()函数对所有元素求算数平均值: 4.0矩阵乘法(只有第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数时,矩阵之间才可以相乘)
new7 = np.array([[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5]])
print("我是2行5列的数组new6:")
print(new6)
print("我是5行2列的数组new7:")
print(new7)
print("通过dot()函数得到矩阵乘矩阵,而不是通过*,例如np.dot(new6,new7),结果如下:")
print(np.dot(new6,new7))我是2行5列的数组new6:
[[1 2 3 4 5]
[3 4 5 6 7]]
我是5行2列的数组new7:
[[1 1]
[2 2]
[3 3]
[4 4]
[5 5]]
通过dot()函数得到矩阵乘矩阵,而不是通过*,例如np.dot(new6,new7),结果如下:
[[55 55]
[85 85]]本文介绍了numpy基础操作，后续还会推出进阶操作，敬请期待！
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原始发表：2018-03-28，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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