在pycharm中的setting安装numpy，或者在cmd里面通过pip install方法安装均可 # 代码 from numpy import * # 构造一个4x4的随机数组 print(" 数组:\n",random.rand(4, 4)) # 调用mat()函数将数组转化为矩阵 randMat = mat(random.rand(4, 4)) # .I操作符实现了矩阵求逆的运算 print randMat.I) # 矩阵乘以逆矩阵 invRandMat = randMat.I print("矩阵乘以逆矩阵:\n",randMat*invRandMat) # 函数eye(4)创建一个4x4的单位矩阵
参考链接： Python中的numpy.isinf 代码部分如下所示： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # # 1.基本初等函数 # 检查ndarray中的元素是否等于后面后面数组中的一个，返回布尔型 np.diag(a) # 以一维数组的形式返回对角线的值 np.diag([1, 3, 5, 9 ]) # 将数组的小鼠和整数部分用两个独立的数组行式返回 np.logical_not(a) # 计算个元素not x 的真值，即-ndarray # # 5.判断 np.isnan np.dot(a, b) # 计算两个矩阵的内积 np.maximum(a, b) # 两个形状相同的矩阵对应位置元素取大的重新构成矩阵 np.minimum(a, b) # 两个形状相同的矩阵对应位置元素取小的重新构成矩阵 持续更新中，希望对你们有所帮助！！！
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NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 umPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含： 一个强大的N维数组对象 ndarray 广播功能函数 整合 C/C++/Fortran 代码的工具 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能 NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用， 这种组合广泛用于替代 MatLab，是一个强大的科学计算环境，有助于我们通过 Python - 复制dtype对象， 如果为false，则是对内置数据类型对象的引用 示例： # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np #使用标量类型 dt = np.dtype Process finished with exit code 0 从数值范围创建数组 numpy.arange numpy 包中的使用 arange 函数创建数值范围并返回 ndarray 对象，函数格式如下
使用 NumPy 让你的 Python 科学计算更高效 为什么要用 NumPy 数组结构而不是 Python 本身的列表 list？ 另外 NumPy 中的矩阵计算可以采用多线程的方式，充分利用多核 CPU 计算资源，大大提升了计算效率。 当然除了使用 NumPy 外，你还需要一些技巧来提升内存和提高计算资源的利用率。 库，可以直接通过 array 函数创建数组，如果是多重数组，比如示例里的 b，那么该怎么做呢？ 学习中，你重点要掌握的就是对数组的使用，因为这是 NumPy 和标准 Python 最大的区别。 在 NumPy 中重新对数组进行了定义，同时提供了算术和统计运算，你也可以使用 NumPy 自带的排序功能，一句话就搞定各种排序算法。
我们今天继续学习一下Numpy库 接着前面几次讲的，Numpy中还有一些标准运算 a = np.arange(3) print(a) print(np.exp(a)) print(np.sqrt(a)) exp表示求e的幂次方，比如上面看到的，e的0次方为1，e的2次方，2.7几，以此类推 我们可以看到，exp就是求e的多少次方 而sqrt则表示根号，也就是进行开方运算 我们可以得到，0的开方为0，1 我们可以对数据向下取整，那么需要使用np.floor函数 我们之前说过，可以用shape，函数将一个向量变换成矩阵 ravel，则是将一个矩阵变换成一个向量形式 变换成向量以后，我又想变换回矩阵 我们直接使用 使用vstack函数，将另个矩阵传入进去，即可将两个矩阵按照行的方式进行拼接 上面这个方式是对行进行的拼接 如果我们不想按照行的方式进行拼接，使用列的方式进行，那么需要使用hstack函数 ? 今天的学习，先到这里，明天我们继续学习Numpy库 感觉各位阅读，欢迎点赞转发，感谢各位支持！！谢谢！！
今天来继续学习一下Numpy库的使用 接着昨天的内容继续 在Numpy中，我们如果想要进行一个判断使用“==” 我们来看下面的代码 vector = np.array([5,10,15,20,25]) vector == 10 表示的是，当前的array当中所有的元素都会进行判断 是否等于10 ? Numpy中也有与和或这样的逻辑运算，比我我们要计算 vector = np.array([5,10,15,20,25]) equal = (vector == 10)&(vector==5) print 运行上述代码，我们可以将中间行5的值，替换为10 接下来我们在讲下在Numpy中如何做类型转换的 vector = np.array([5,10,15,20,25]) print(vector.dtype axis =1 为按照行的方式进行求和，axis = 0 按照列的方式进行求和 好的，今天就先讲到这里，感谢各位阅读~~欢迎点赞转发！下次我们继续讲讲Numpy中的矩阵操作
今天我们继续学习一下Numpy库的学习 废话不多说 ，开始讲 比如我们现在想创建一个0-14这样一个15位的数组 可以直接写，但是很麻烦，Numpy中就给我们了一个方便创建的方法 numpy中有一个arange 这里我们可以看到，我先打印了一下，np.arange(15)这个结果，产生一个0-14的15位数组 然后我们将这个数据，变换成一个矩阵 可以使用reshape这个函数，将我们生成的有序数组，按照规定的方式变换成矩阵 将你的数组点上shape，可以看到你的矩阵是一个3行5列的矩阵 这个shape也是我们在使用numpy中，经常需要用到的一个函数 下面在讲一下另外一个函数 ndim，它的意思是，查看你所造的矩阵的维度是多少 size这个函数，则是说明，我们当前的矩阵的大小是15 也就是矩阵有15个元素 接下来我们讲讲在Numpy中，矩阵的初始化操作 np.zeros((3,4)) 这行代码，就将我们的矩阵进行了初始化的操作 每次加0.5，得到上面 的矩阵 下面在说说，numpy中的一个产生随机数的模块，也是比较常用的模块，random模块 ?
NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。 Numeric，即 NumPy 的前身，是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Numarray ，它拥有一些额外的功能。 2005年，Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。 这个开源项目有很多贡献者。 NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算。它可以让你在 Python 中使用向量和数学矩阵，以及许多用 C 语言实现的底层函数。 NumPy 的核心是数组（arrays），具体来说是多维数组（ndarrays）。 ---- ----
除了明显的科学计算用途之外，Numpy还可以用作通用数据的高效多维容器，定义任意的数据类型。这些都使得Numpy能够无缝、快速地与各种数据库集成。 下面我们来写一些语句简单测试下Numpy库。 ▲图2-7 在Notebook中引入Numpy 稍微解释下这条语句：通过import关键字将Numpy库引入，然后通过as为其取一个别名np，别名的作用是为了便于后续引用。 如果希望在创建Numpy矩阵的时候强制规定一种类型，那么我们可以使用以下代码： np.zeros(10,dtype=int) 这样，返回的结果在矩阵中的数据就都是整型0了。 除此之外，Numpy还预置了很多函数，使用这些函数可以作用于矩阵中的每个元素。
Numpy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是我们课程所介绍的其他高级工具的构建基础。 一.创建数组 numpy是一个N维数组,类型是numpy.ndarray,ndarray中所有的元素类型必须一样,每个素组中都有一个shape(各维度大小的元组)和一个dtype(数组数据类型的对象) 1.array函数创建0维数组,1维数组,2维数组,3维数组 # 导入numpy包 import numpy as np # 创建O维数组 ndarray0 = np.array(1) # 创建1维数组 i + 4) # 选取特定的子集,参数为列表 # 选定索引为0 1 6 7 这四行 ret1 = ndarray1[[0, 1, 6, 7]] # 使用负数索引会从末尾开始选取行 # 选定索引为 官网 http://www.numpy.org/ NumPy 源代码：https://github.com/numpy/numpy SciPy 官网：https://www.scipy.org/ SciPy
元素类型 对于ndarray结构来说，里面所有的元素必须是同一类型的，如果不是的话，会自动的向下进行转换。 ? 元素类型所占字节数 ? 数组维数 ? ? 元素个数 ? 数组的维度 ? 指定数组中元素的类型 ? 数组中元素类型的转换 ?
参考链接： Python中的numpy.compress Numpy 的主要用途是以数组的形式进行数据操作。 机器学习中大多数操作都是数学操作，而 Numpy 使这些操作变得简单！ 所以专门学习记录一下numpy是十分有必要的！ 1、导库 使用numpy只需要在使用之前导入它的库： import numpy as np 2、创建数组 我们可以用numpy来创建一系列的数组： ### 通过直接给出的数据创建数组，可以使用 ### 这些都是可以使用的 Numpy 数据类型 np.int64 # 有符号 64 位 int 类型 np.float32 # 标准双精度浮点类型 np.complex # 由128位的浮点数组成的复数类型 # array([[1, 4, 7], [2, 13, 8]]) c.sort(axis=1) # array([[2, 4, 8], [1, 7, 13]]) ### 使用 Numpy 内置函数可以轻松的完成数组处理
主要是针对《利用python进行数据分析-第二版》进行第三次的学习 将其中关于numpy和pandas的部分代码进行整理 numpy import numpy as np my_arr = np.arange ，则同时会改变原来的数组中的值，属于是引用传递。 array([7, 8, 9]) x = arr3d[1] x array([[ 7, 8, 9], [10, 11, 12]]) x[0] array([7, 8, 9]) 切片索引 使用数字进行行和列上的切片 , 1.2322734 ]]) 花式索引 花式索引的结果总是一维的。 matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(z, cmap=plt.cm.gray) <matplotlib.image.AxesImage at 0x119c72e10> 重点：where方法使用
print (tmp) print (help(numpy.genfromtxt)) genfromtxt函数里穿了三个参数，分别是 要打开的文档名称，分隔符，以什么类型存储 打印结果： ? 第一行输出的是"tmp"这个变量的类型，可以看到是个ndarray矩阵类型，然后下面输出的是矩阵的值，最后输出的是genfromtxt这个函数的帮助文档 array函数 import numpy vector ，下标同样从0开始 格式：变量名 = 矩阵名[:,y]，取第y列上的值，同理，[x,:]表示取第x行上的所有值 ==运算 import numpy vector = numpy.array([5,10,15,20 )#[True True False False] astype函数 astype函数是将矩阵中所有元素的类型变为参数指定的类型 import numpy vector = numpy.array( start，小于end的一个公差为c的等差序列 ndim和size变量 import numpy as np vector = np.arange(9) vector = vector.reshape
上一个博客写到了numpy的特性，如何安装以及功能初探。这一篇就讲讲numpy的常用功能以及与其它python库的结合使用。 RGB (1920, 1200) JPEG # RGB图像 In [23]: im_numpy = np.asarray(im) # 把读入的图片作为矩阵 In [24]: im_numpy.shape # 图片矩阵的shape信息 Out[24]: (1200, 1920, 3) # 三维矩阵，每个分量是原始图片的R、G、B信息 （3）使用内置函数创建 In [25]: array_n_dim 6]]) In [29]: array_n_numpy.dtype Out[29]: dtype('int64') # 现在的数据类型是int64 In [30]: array_n_numpy.astype 是（2,5） 到此numpy基本的信息已经介绍了，下篇继续写numpy的其它特性
上篇博客写到了numpy的索引与切片，这篇博客介绍numpy的一些数学统计上的使用和如何结合numpy实现对结构化文本的处理 通用函数 所谓的通用函数(ufunc)就是指元素级别的数组函数，你可以将其看做简单函数其接受一个或者多个标量值 利用numpy进行数据处理 利用numpy强大的数组（矩阵）能力，可以将很多的数据处理的问题转化为对数组的处理问题 比如对一个数组将其中大于0的值置为2，小于0的置为-2，这个怎么做？？？ python的一般做法是遍历，但是这存在性能问题，我们看看numpy是怎么做的 利用numpy.where()可以简单的做到，where()函数是if condition x else y的矢量化版本 (delimiter)来读取结构化的文本文件，这个我在博客Numpy使用1中介绍过，就不在多说了，需要的可以去看看 其它的特性还有些想关于线性代数方面的，这个大家自行百度。 其实存取结构化的数据(类似于表结构)numpy并不是很好的选择，之后我会写个介绍pandas的博客，这个对各种表结构的处理比numpy强大太多，numpy的强大之处在于其n-dim array的能力。
创建ndarray对象： import numpy as np np.array([1,2,3,4]) np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) 转换为list np.array ([1,2,3,4]).tolist() 获取ndarray对象的基本信息：维数(ndim)、行列信息(shape)、数据存储类型(dtype) arr = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8 b a * 2 a * b a / 2 a / b # 平方 arr ** 2 # 点乘 np.dot(a, b) a.dot(b) np.sin(a) 深浅复制，赋值操作为浅复制，使用
上一篇博客介绍了numpy的几种初始化方式和numpy的数据类型（dtype）和shape的相关知识，这篇介绍numpy矩阵的索引与切片 矢量化 numpy数组有一个很好的特性就是支持vectorization ，大小相同的数组做任何操作将在元素级别进行运算，这意味着我们可以像使用matlab那样对数据进行操作 In [46]: a = np.array([[1,2,4],[3,5,6]]) In [47]: [12, 25, 42]]) In [50]: a * a Out[50]: array([[ 1, 4, 16], [ 9, 25, 36]]) In [51]: 广播 numpy [ 5, 5, 5, 5], [ 5, 5, 5, 5], [ 5, 5, 5, 5]]], dtype=int16) <3> 布尔型索引 numpy Out[83]: array([4]) ##############如果有多个选取条件，可以使用&\|这样的表达 In [84]: mask = (f == 4) | (f == 6) In
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