科学计算Python库：Numpy入门

Crayon鑫

发布于 2023-10-10 16:23:55

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发布于 2023-10-10 16:23:55

前言

NumPy 是 Python 中科学计算的基础包。它是一个 Python 库，提供多维数组对象、各种派生对象（例如掩码数组和矩阵）以及用于对数组进行快速操作的各种例程，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。科学计算离不开numpy，学习数据分析必先学numpy！！！

本文由浅入深，对numpy进行入门介绍。讲解了创建数组、索引数组、运算等使用。

放一个官方文档：Numpy官方文档

安装

pip install numpy

导入

import numpy as np

创建numpy数组

numpy数组叫ndarray

创建数组总结为四类

1、转换（Python列表和元组）

a = np.array([2, 3, 4])

2、 NumPy 内置创建函数

（ arange、zeros、ones 、random、linspace、eye）

arange

a = np.arange(6)                    # 1d array
print(a)
# [0 1 2 3 4 5]

b = np.arange(12).reshape(4, 3)     # 2d array
print(b)
'''
[[ 0  1  2]
 [ 3  4  5]
 [ 6  7  8]
 [ 9 10 11]]
 '''
 
c = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)  # 3d array
print(c)
'''
[[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]

 [[12 13 14 15]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]]
  '''

zeros

np.zeros((3, 4))
'''
array([[0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.]])
       '''

ones

np.ones((2, 3, 4), dtype=np.int16)
'''
array([[[1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1]],

       [[1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1]]], dtype=int16)
        '''

random

random创建数组：

关于numpy的random使用请看我的另一篇文章Numpy教程：Numpy.random使用（新）

# 简单创建
np.random.random((3,2))# 新版写法： np.random.default_rng().random((3,2))
# 根据输入数据打乱数据（不打乱原数据，返回一个新的）
np.random.permutation(data)# 新版写法：np.random.default_rng().permutation(data)

linspace

# 在指定的时间间隔内返回均匀分布的数字。
numpy.linspace(start=, stop=, num=50, axis=0)

# 实例
np.linspace(2.0, 3.0, num=5)
# 输出： array([2.  , 2.25, 2.5 , 2.75, 3.  ])

eye

eye可以创建E

numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype=<class ‘float’>, order=‘C’, *, like=None)

k为0默认对角线上为1，k变大，往上偏移

np.eye(2, dtype=int)
array([[1, 0],
       [0, 1]])

3、原有数组操作

# 数组重塑
ndarray.reshape()

4、外部数据读取

numpy.read_csv()
numpy.load()

常用函数

# 返回数组的轴（维度）数量
ndarray.ndim

# 数组的每一轴的数量，以元组形式返回。元组的元素个数也即维度数量
ndarray.shape

# 数组全部元素的数量
ndarray.size

# 数组的元素类型。科学计算64位浮点型最为常见
ndarray.dtype

# 数组每一个元素的字节大小
ndarray.itemsize

# 数组重塑
ndarray.reshape()

常用常量

# 正穷大
numpy.inf

# 负无穷大
numpy.NINF

# e
numpy.e

# 圆周率
numpy.pi

# 非数字
numpy.nan

数组维度（形状）编辑

1、数组重塑

# 数组reshape重塑, 不会改变原数组，函数返回修改后的数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
b=a.reshape((2,3)) # 传入的参数最好为元组，元组参数为你想重塑的最终形状

# 使用resize()会改变原数据，不推荐使用
a.resize((2,3))

小技巧：如果想自动推导shape形状，可以使用-1值占个位，计算机会自动处理 a = np.arange(30) b =a.reshape((2, -1, 3)) # -1 means “whatever is needed” b.shape # (2, 5,3)

2、添加轴

# 添加轴
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
b = np.expand_dims(a, axis=1) 
print(b.shape)
# (6, 1)

3、多维转一维

ndarray.ravel() # 修改原数组
ndarray.flatten() # 返回一个新数组

4、矩阵转置

ndarray.transpose()
ndarray.T

索引/切片

1、基本索引

ndarray可以像python列表一样被索引

# 一维数组索引
s=np.array([1,2,3,4,5])
print(s)
# array([1, 2, 3, 4, 5])
print(s[2])
# 3
print(s[:2])
# array([1, 2])

# 二维数组索引
s=np.array([1,2,3,4]).reshape((2,2))
print(s)
'''
array([[1, 2],
       [3, 4]])
       '''
print(s[1,0]) # 等同于 print(s[1][0])
# 3

注意1：对多维数组使用“方括号加逗号”的索引只能用于numpy数组，对python列表只能使用“多个方括号”分步索引

注意2：使用切片时（ : ），要注意以下情况

>>> a=np.arange(4).reshape(2,2)
>>> a
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> a[0:2,0]
array([0, 2])
>>> a[0:2][0]
array([0, 1])

2、高级索引

想用数组索引，数组必须是一维的，这是前提

整数数组索引

y = np.arange(35).reshape(5, 7)
y
# 输出：
'''
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6],
       [ 7,  8,  9, 10, 11, 12, 13],
       [14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
       [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27],
       [28, 29, 30, 31, 32, 33, 34]])'''
y[np.array([0, 2, 4]), np.array([0, 1, 2])]
# 输出： array([ 0, 15, 30])

布尔数组索引

x = np.array([[0, 1], [1, 1], [2, 2]])
rowsum = x.sum(-1)
x[rowsum <= 2, :]
# 输出： 
'''
array([[0, 1],
       [1, 1]])
       '''

筛选

1、逻辑筛选

2、where筛选

numpy.where(condition, [x, y, ])

# 如果不加xy参数，返回符合条件的数组
>>> a=np.arange(4)
>>> np.where(a<2)  # 等价于a[a<2]
(array([0, 1], dtype=int64),) # 注意，这里是元组

# 如果加了xy参数，根据条件从xy选择值
>>> a=np.arange(4)
>>> np.where(a<2,a,a*2)
array([0, 1, 4, 6])

3、去除重复值

>>> a=np.array([1,4,1,5,6,7,4])
>>> np.unique(a)
array([1, 4, 5, 6, 7])

# 不仅可以去除重复值，还可以统计重复的数量
>>> unique_values, occurrence_count = np.unique(a, return_counts=True)
>>> unique_values
array([1, 4, 5, 6, 7])
>>> occurrence_count
array([2, 2, 1, 1, 1], dtype=int64)

排序

反转顺序

np.flip()

#反转一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
np.flip(arr)
# 输出： [8 7 6 5 4 3 2 1]

# 反转二维数组，可以加axis参数，不加则反转全部轴的内容
arr_2d = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
np.flip(arr_2d)
# 输出： 
	'''[[12 11 10  9]
	 [ 8  7  6  5]
	 [ 4  3  2  1]]'''
np.flip(arr_2d, axis=0)
# 输出：
	'''[[ 9 10 11 12]
	 [ 5  6  7  8]
	 [ 1  2  3  4]]'''

迭代

# 迭代默认是沿第一个轴
>>> a=np.arange(4).reshape((2,2))
>>> for i in a:
...  print(i)
...
[0 1]
[2 3]

如果想遍历所有元素，可以把多维数组平铺成一维数组遍历

>>> a=np.arange(4).reshape((2,2))
>>> for i in a.flat:
...  print(i)
...
0
1
2
3

运算

1、基础运算

数组的运算可以是形状相同的运算，也可以是多维数组与一维数组运算。

加

减

元素相乘

# 元素相乘
*
# **是幂次方

矩阵相乘

@
# 或者 
.dot()

广播规则对不同大小的矩阵进行这些算术运算，但前提是得有一个轴的形状是一样的。在这种情况下，NumPy 将使用其广播规则进行操作。其实就是把少的形状的数组复制成多的形状的数组，再运算。

# 广播规则实例
>>> data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
>>> ones_row = np.array([[1, 1]])
>>> data + ones_row # 相加其实就是把ones_row扩展成[[1,1],[1,1],[1,1]],然后再进行运算
array([[2, 3],
       [4, 5],
       [6, 7]])

2、高级运算

对于多维数组，基础运算已经不能满足使用，以下介绍的都是可以添加参数axis的函数方法。

# 求和
ndarray.sum()
# 最大值
ndarray.min()
# 最小值
ndarray.max()
# 累计求和
ndarray.cumsum()

注意：如果不加axis参数，函数会把多维数组全部拆成一维的，再计算。加上axis参数并赋值，会返回指定轴方向的数组。

3、数学处理函数

# 三角函数

# 指数
numpy.exp(array_like)
# 平方
numpy.sqrt(array_like)
# 向下取整
numpy.floor(array_like)# np.floor([0.2,1.2,2.2]) # print：array([0., 1., 2.])
# 四舍五入
numpy.around(array_like, decimals=0, out=None)# np.around([0.37, 1.64], decimals=1) # print：array([0.4, 1.6])
# 向上取整
numpy.ceil(array_like)
# 转置
numpy.transpose(a, axes=None)[source]

组合连接

# 列堆叠
np.vstack((na1,na2))
# 行堆叠
np.hstack((na1,na2))
# stack 支持axis
np.stack((na1,na2))# axis为0时等于vstack。

#

拆分

# 将一个数组拆分为多个子数组。
numpy.split(ary, indices_or_sections, axis=0)

解释： indices_or_sections可以为整数也可以是一维数组是整数时，数字是数组划分的数量是一维数组时，一维数组代表的是划分数组的位置

数组并集、交集、差集

注意：以下讲的都是针对一维数组操作的。

如果有两个一维数组，想取出这两个数组都有的数，那么可以使用数据交集函数：np.intersect1d(array1,array2)

如果想返回这两个多有的值，但是重复的不要再加一遍了，可以使用数组并集操作：np.union1d(array1,array2)

如果想返回一个数组中另一个数组没有的，可以使用差集操作：np.setdiff1d(array1,array2)

import numpy as np
# 并集
union=np.union1d(array1,array2)  

# 交集 
inter=np.intersect1d(array1,array2)  

# 差集 
diff=np.setdiff1d(array1,array2)  
diff=np.setdiff1d(array2,array1)

Axis轴的个人理解

网上有人把axis=0理解为行，axis=1理解为列；这个只能用于理解二维数组，但是科学计算中，需要处理三维甚至多维的数组，“行列解释”无能为力。下面我将从“方括号解释”来解释一下axis的意思，这可以适用于多维数组。

轴（axis）其实可以理解为方括号“[]”，有几个方括号就有几个轴，数轴的顺序是从外往里数的，最外面的方括号是第一个轴（axis=0），次外面的是第二个轴（axis=1）。比如说下面的就是两个轴：

传入的shape为(3,2);意思是第一个轴就是3个，第二个轴就是2个。用“方括号解释”就是第一个括号里的元素有三个，先不管这个元素是什么玩意、多少东西，反正第一个括号就三个元素；然后看第二个参数是2，就是说刚才那个元素有个括号，里面有2个元素，因为没有指定dtype，默认是float64浮点值。

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原始发表：2023-01-07，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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