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python中numpy基础学习及进行数组和矢量计算(numpy基础知识)

编辑:rootadmin

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前言

在python 中有时候我们用数组操作数据可以极大的提升数据的处理效率,类似于R的向量化操作,是的数据的操作趋于简单化,在python 中是使用numpy模块可以进行数组和矢量计算。

下面来看下简单的例子

结果:

结果:

我们也可以通过shape和dtype方法查看数组的维度和数据格式

结果:

可以看出data是一维数组,每组元素为5个,数据类型为位int 类型

data1 为二维数组,每个组有5个元素,数据类型为位int类型

有一个较好的区分方法是看打印结果中,中括号的层数和位置,就可以看出数组的维度,一层中括号代表一个维度。

其他的数组属性方法还有:

array.ndim 数组的维数,一维数组结果为1,二维数组打印结果为2

array.size 数组的元素个数

array.itemsiz 数组每个元素的字节大小

接下来我们了解下数组中的数据类型:

NumPy中的基本数据类型

名称 描述 bool 用一个字节存储的布尔类型(True或False) inti 由所在平台决定其大小的整数(一般为int或int) int8 一个字节大小,- 至 int 整数,- 至 int 整数,-2 ** 至 2 ** -1 int 整数,-2 ** 至 2 ** - 1 uint8 无符号整数,0 至 uint 无符号整数,0 至 uint 无符号整数,0 至 2 ** - 1 uint 无符号整数,0 至 2 ** - 1 float 半精度浮点数:位,正负号1位,指数5位,精度位 float 单精度浮点数:位,正负号1位,指数8位,精度位 float或float 双精度浮点数:位,正负号1位,指数位,精度位 complex 复数,分别用两个位浮点数表示实部和虚部 complex或complex 复数,分别用两个位浮点数表示实部和虚部

基础的数组运算

数组也可以进行我们常用的加减乘除运算

结果:

结果:

注意,相加两个数组长度要一样

接下来我们看下数组索引

用下标直接进行索引

结果为:

切片索引

结果为:

可以利用索引对数据进行更改操作

结果为:

可以看到下标为5的数已经变成了。

此外,数组还可以进行布尔操作

结果为:

即满足条件的数据全部以True的结果输出。

接下来我们可以利用name数组设置条件后的布尔值对arr数组进行相关操作

结果为:

python中numpy基础学习及进行数组和矢量计算(numpy基础知识)

即把arr中对应于name中a相对应位置的元素打印出来。

多条件操作

结果为:

接下来,我们了解下ufunc方法

用于操作单个数组的函数有如下:

用于操作两个或多个数组的方法

相关的函数方法使用

np.meshgrid 用于生成多维矩阵

结果为:

按照数据最少的数组形成数组

np.where 是三元表达式 x if condition else y的矢量化版本

结果为:

可以看出,result的结果中,条件为1的显示数组arr1的内容,条件为0的显示arr2的内容

数学统计方法

在数组中我们也可以使用数学统计方法进行计数,例如sum mean std 等

结果为:

具体的方法内容如下图所示:

布尔型数组的相关统计方法

结果为:

可以对数据进行判断后进行个数求和

其他的数组方法还有

数据的读取和存储

线性函数的常用方法

结果为

dot方法可以进行矩阵相乘操作

其他方法如下图

最后我们了解下numpy中的随机数生成方法

上面的很多例子中我们已经用到了随机数生成,

结果为

其他形式的随机数生成方法

总结

好了,

标签: numpy基础知识

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