PythonNumpy庫對數(shù)組的操作案例-創(chuàng)新互聯(lián)

小編給大家分享一下Python Numpy庫對數(shù)組的操作案例，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

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1. 簡介

NumPy(Numerical Python) 是 Python 語言的一個擴展程序庫，支持大量的維度數(shù)組與矩陣運算，此外也針對數(shù)組運算提供大量的數(shù)學函數(shù)庫。最主要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是ndarray數(shù)組。

NumPy 通常與 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（繪圖庫）一起使用，這種組合廣泛用于替代 MatLab。

SciPy 是一個開源的 Python 算法庫和數(shù)學工具包。SciPy 包含的模塊有最優(yōu)化、線性代數(shù)、積分、插值、特殊函數(shù)、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算。

Matplotlib 是 Python 編程語言及其數(shù)值數(shù)學擴展包 NumPy 的可視化操作界面。

2. 創(chuàng)建

創(chuàng)建一維數(shù)組

（1）直接創(chuàng)建：np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

（2）從python的list中建立：np.array(list([1, 2, 3, 4, 5, 6]))

創(chuàng)建常量值的一維數(shù)據(jù)

（1）創(chuàng)建以0為常量值：np.zeros(n,dytpe=float/int)

（2）創(chuàng)建以1為常量值：np.ones(n)

（3）創(chuàng)建一個空數(shù)組：np.empty(4)

創(chuàng)建一個元素遞增的數(shù)組

（1）從0開始增長的遞增數(shù)組：np.arange(8)

（2）給定區(qū)間，自定義步長：np.arange(0,1,0.2)

（3）給定區(qū)間，自定義個數(shù)：np.linspace(-1,1,50)

創(chuàng)建多維數(shù)組：創(chuàng)建單維數(shù)組，再添加進多維數(shù)組

# 數(shù)組的結(jié)構(gòu)一定是np.array([]) 無論數(shù)組中間存放的是多少“層”數(shù)據(jù)
# 二維數(shù)組相當于存放的是“兩層”數(shù)組而已
arr1=np.array(list([1, 2, 3, 4, 5]))
arr2=np.array([arr1,[1,0,0,1,0]])               # 2*5的兩維數(shù)組
arr3=np.array(list([[0,0,1,1,1],[1,1,1,0,0],[2,3,4,5,6]]))    # 3*5的兩維數(shù)組
arrx=np.array([arr1,list([1, 2, 3, 4, 5],[1,1,1,0,0])])     # 報錯
arry=np.array([list([[ 1,2,3,  7, 11],[2,3,4,5,6]]),[1, 2, 3, 4, 5]]) # 報錯

創(chuàng)建常量值的(n*m)維數(shù)據(jù)

（1）創(chuàng)建以0為常量值：np.zeros((n*m),dytpe=float/int)

（2）創(chuàng)建以1為常量值：np.ones((n*m))

（3）創(chuàng)建一個空數(shù)組：np.empty((n*m))

創(chuàng)建隨機數(shù)字的數(shù)組

生成隨機數(shù)種子：

（1）np.random.seed()

（2）np.random.RandomState()

生成隨機數(shù)：

Python Numpy庫對數(shù)組的操作案例

生成有分布規(guī)律的隨機數(shù)組

（1）二項分布：np.random.binomial(n, p, size)

（2）正態(tài)分布：np.random.normal(loc, scale, size)

將csv文件轉(zhuǎn)化成數(shù)組或陣列

使用 np.genfromtxt( ‘csv文件名’，delimiter = ‘文件中的分割符’ )函數(shù)將文件轉(zhuǎn)化成數(shù)組

csv_array = np.genfromtxt('sample.csv', delimiter=',')
 print(csv_array)

3. 數(shù)組的變形

生成數(shù)組／矩陣轉(zhuǎn)置的函數(shù)，即行列數(shù)字交換，使用.T

a = np.array([[32, 15, 6, 9, 14], 
              [12, 10, 5, 23, 1],
              [2, 16, 13, 40, 37]])
print(a.T)
-------------------
# 結(jié)果如下
[[32 12  2]
 [15 10 16]
 [ 6  5 13]
 [ 9 23 40]
 [14  1 37]]

改變數(shù)組的形狀：

（1）arr.resize(n,m) ：arr.resize(n,m)函數(shù)是原地修改數(shù)組，要求：元素的個數(shù)必須一致

a=np.arange(8)
a.resize(2,4)
print(a)
---------------------------
[[0 1 2 3]
 [4 5 6 7]]

（2）arr.reshape(n,m)：如果某一個維度的參數(shù)為-1，則表示元素總個數(shù)會遷就另一個維度來計算

a=np.arange(8).reshape(-1,1)
print(a)
-----------------
[[0]
 [1]
 [2]
 [3]
 [4]
 [5]
 [6]
 [7]]

將一維升至二維：np.newaxis

np.newaxis實際上是直接增加維度的意思，我們一般不會給數(shù)組增加太多維度，這里以一維增加到二維為例：

（1）增加行維度：arr[np.newaxis, :]

（2）增加列維度：arr[: , np.newaxis]

a=np.arange(8)
a             # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
a.shape           # (8,)
a[np.newaxis, :]      # array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]])
a.shape           # (8,)
a[: , np.newaxis]     # array([[0],[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7]])
a.shape           # (8,)

降維：arr.ravel()

arr.ravel()函數(shù)在降維時：默認是行序優(yōu)先生成新數(shù)組（就是一行行讀）；如果傳入?yún)?shù)“F”則是列序降維生成新數(shù)組

a=np.array([[1,2],[3,4]])
a.ravel()       
a.ravel('F')      
----------------------------
# 結(jié)果 array([1, 2, 3, 4])
# 結(jié)果 array([1, 3, 2, 4])

4. 計算

對數(shù)組進行計算操作

（1）對元素進行加減計算

a=np.arange(8).reshape(2,4)       # array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]])
b=np.random.randint(8,size=(2,4))   # array([[1, 2, 5, 3], [4, 1, 0, 6]])
a+b
a-b
----------------------------
# a+b和a-b結(jié)果分別是：
array([[ 1,  3,  7,  6],
       [ 8,  6,  6, 13]])
array([[-1, -1, -3,  0],
       [ 0,  4,  6,  1]])

（2）乘法：平方／矩陣中元素相乘

a=np.arange(8).reshape(2,4)       # array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]])
b=np.random.randint(8,size=(2,4))   # array([[1, 2, 5, 3], [4, 1, 0, 6]])
a**2
a*b
-----------------------
# a矩陣平方／a*b矩陣中元素相乘結(jié)果分別：
array([[ 0,  1,  4,  9],
       [16, 25, 36, 49]])
array([[ 0,  2, 10,  9],
       [16,  5,  0, 42]])

（3）矩陣*矩陣：

# 要求a矩陣的行要等于b矩陣的列數(shù)；且a矩陣的列等于b矩陣的行數(shù)
a=np.arange(8).reshape(2,4)       # array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]])
b=np.random.randint(8,size=(4,2))   # array([[3, 0],[3, 3],[5, 6],[6, 7]])
c1 = np.dot(a,b)
c2 = a.dot(b)
----------------------
# ab矩陣相乘的結(jié)果：c1=c2 
array([[ 31,  36],
     [ 99, 100]])

（4）邏輯計算

【注】列表是無法作為一個整體對其中的各個元素進行邏輯判斷的！

# 結(jié)果返回：一個數(shù)組，其中每個元素根據(jù)邏輯判斷的布爾類型的結(jié)果
a > 3 
-----------------------------
# 結(jié)果如下：
array([[False, False, False, False],
     [ True,  True,  True,  True]])

5. 取值

獲取一維數(shù)組中的某個元素：操作和list列表的index一樣

a = np.array([5, 2, 7, 0, 11])
a[0]      # 結(jié)果為 5
a[:4]     # 結(jié)果為 從頭開始到索引為4結(jié)束
a[2:]     # 結(jié)果為 從索引為2的開始到結(jié)尾
a[::2]      # 結(jié)果為 從頭開始到結(jié)尾，每2個取一個值

獲取多維數(shù)組的某個元素，某行或列值

a = np.array([[32, 15, 6, 9, 14], 
         [12, 10, 5, 23, 1],
         [2, 16, 13, 40, 37]])
a[2,1]     # 結(jié)果是一個元素 16
a[2][1]    # 結(jié)果是一個元素 16
a[1]      # 第2行 array([12, 10,  5, 23,  1])
a[：，2]   # 取出全部行，第2列 [15,10,16]
a[1:3, :]   # 取出[1，3)行，全部列
a[1,1:]    # array([10,  5, 23,  1])

獲取滿足邏輯運算的

# 需要注意的是，我們數(shù)據(jù)進行邏輯計算操作得到的仍然是一個數(shù)組
# 如果我們想要的是一個過濾后的數(shù)組，就需要將"邏輯判斷"傳入數(shù)組中
a = np.array([[32, 15, 6, 9, 14], 
              [12, 10, 5, 23, 1],
              [2, 16, 13, 40, 37]])
a[a > 3]
a[(a > 3) | (a < 2)]  
------------------------------
# 結(jié)果分別是：
array([32, 15,  6,  9, 14, 12, 10,  5, 23, 16, 13, 40, 37])
array([32, 15,  6,  9, 14, 12, 10,  5, 23,  1, 16, 13, 40, 37])

遍歷：結(jié)果是按行輸出

a = np.array([[32, 15, 6, 9, 14], 
         [12, 10, 5, 23, 1],
         [2, 16, 13, 40, 37]])
for x in a:
    print(x)
--------------------
[32 15  6  9 14]
[12 10  5 23  1]
[ 2 16 13 40 37]

6. 復(fù)制／分割／合并

復(fù)制：arr.cope()

分割：

（1）等分：np.split(arr, n, axis=0/1)（即行數(shù)或列數(shù)可以整除n時才可以）

（2）不等分：np.array_split(arr, n) 默認按行分n份

a = np.array([[32, 15, 6, 9, 14, 21], 
         [12, 10, 5, 23, 1, 10],
         [2, 16, 13, 40, 37, 8]])
              
# 可以看到a矩陣是(3*6)，所以使用np.split()只能嘗試行分成3份；或者列分成2/3/6份 
np.split(a,3,axis=0)  
np.split(a,3,axis=1)
np.array_split(a,2)
np.array_split(a,4,axis=1)
-------------------------------------------
[array([[32, 15,  6,  9, 14, 21]]),
 array([[12, 10,  5, 23,  1, 10]]),
 array([[ 2, 16, 13, 40, 37,  8]])]
   
[array([[32, 15],
        [12, 10],
        [ 2, 16]]), array([[ 6,  9],
        [ 5, 23],
        [13, 40]]), array([[14, 21],
        [ 1, 10],
        [37,  8]])]
        
[array([[32, 15,  6,  9, 14, 21],
        [12, 10,  5, 23,  1, 10]]), array([[ 2, 16, 13, 40, 37,  8]])]
        
[array([[32, 15],
        [12, 10],
        [ 2, 16]]), array([[ 6,  9],
        [ 5, 23],
        [13, 40]]), array([[14],
        [ 1],
        [37]]), array([[21],
        [10],
        [ 8]])]

合并：np.concatenate((arr1,arr2,arr3), axis=0/1) 默認接在數(shù)據(jù)下面

a=np.random.rand(2,3)
b=np.random.randint(1,size=(2,3))
np.concatenate((a,b,a))         # 接在下面
np.concatenate((a,b,a),axis=1)      # 接在后面
------------------------
array([[0.95912866, 0.81396527, 0.809493  ],
       [0.4539276 , 0.24173315, 0.63931439],
       [0.        , 0.        , 0.        ],
       [0.        , 0.        , 0.        ],
       [0.95912866, 0.81396527, 0.809493  ],
       [0.4539276 , 0.24173315, 0.63931439]])
array([[0.95912866, 0.81396527, 0.809493  , 0.        , 0.        ,
        0.        , 0.95912866, 0.81396527, 0.809493  ],
       [0.4539276 , 0.24173315, 0.63931439, 0.        , 0.        ,
        0.        , 0.4539276 , 0.24173315, 0.63931439]])

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