Python Numpy高级操作

注意

当 axis为None的时候，np对象将失去维度，按一维处理

拷贝

• view

浅拷贝，值变动会影响

• copy

深拷贝,值变动不会影响

索引

• 一维

参考Python 数组操作即可

# 倒序
[::-1]
# 步长
[::2]

• 二维

序号索引和pd的iloc原理一致

• 三维

有几维，就有几个冒号,原理参考二维即可

花式索引

• 按 idex 自动进行维度,给的索引是什么样的，就构建什么样的数组
• 组合序列
• 花式

索引赋值

不仅可取值，仍然可以赋值

布尔索引

布尔索引在过滤数据的时候，用途很大，包括pandas中

合并

• hstack/vstack

有几点需要注意，hstack是水平插入，在一维向二维插的时候，要保证行数一致(需要reshape)

column_stack/row_stack

在一维向二维插的时候,用该方法不用reshape

• concatenate

可以合并后变成一维

拆分

• spilt

注意这个只能整除拆分，任意拆分使用[:,:]

属性/方法

• numpy.random.normal

正态分布

• transpose

转置

np.linspace

10-20 分五等份

flat

遍历输出每个元素

np.linalg.inv()

求逆矩阵

-np.eye()

对角矩阵 参数表示几行

• ravel

多维变一维

• reshape

size 指定为-1，则会自动计算其他的 size 大小

>>> a.reshape(3,-1)
array([[ 2.,  8.,  0.,  6.],
       [ 4.,  5.,  1.,  1.],
       [ 8.,  9.,  3.,  6.]])

• newaxis

提升维度

参考文档

• 快速入门教程