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一、为什么要学Numpy
python本身的list和array结构存在不足：list内存消耗大，array不能实现多维。
Numpy的出现弥补了上述的缺陷。
Numpy有两个基本对象：
· ndarray：存储单一数据类型的多维数组
· ufune：能够对数组进行处理
二、Numpy的特点
1.nbarray：快速节省空间的多维数组，提供数据化的算术运算和高级的广播功能。
2.不需要循环就可以使用标准数学函数对整个数组的数据进行快速运算。
3.可以读取/写入磁盘上的阵列数据和操作存储器映像文件的工具。
4.有线性代数、随机数生成、傅里叶变换的能力
5.集成C、C++、Fortran代码的工具
三、生成Numpy数组
1.从已有数据创建数组
# 从已有数据创建数组
list1 = [3, 2, 1, 0, 1, 2]
list2 = [[3, 2, 1], [0, 1, 2], [3, 2, 5]]
nd1 = np.array(list1)
nd2 = np.array(list2)
print(nd1)
>>>[3 2 1 0 1 2]
print(nd2)
>>>[[3 2 1]
[0 1 2]
[3 2 5]]
2.利用random模块生成
# 利用random模块生成
# 生成0-1之间的随机数
nd3 = np.random.random([3, 3])
print(nd3)
>>>[[0.91113427 0.33318659 0.94802844]
[0.32456725 0.46730493 0.16622273]
[0.2118558 0.38503486 0.45407848]]
# 生成[1,3)均匀分布的随机数
nd4 = np.random.uniform(1, 3)
print(nd4)
>>>1.5480276625543103
# 生成标准正态的随机数
nd5 = np.random.randn(3, 3)
print(nd5)
>>>[[ 0.53406292 1.65104788 1.29605711]
[-0.17316462 1.18174186 0.52425828]
[ 1.38202889 -1.40712902 -1.39022516]]
# 生成[1,10)随机的3*3的整数数组
nd6 = np.random.randint(low = 1,high = 10, size = (3, 3))
print(nd6)
>>>[[7 4 8]
[4 9 6]
[3 1 5]]
# 生成N(0,1)正态分布的3*3数组
nd7 = np.random.normal(loc = 0, scale =1, size = (3,3))
print(nd7)
>>>[[-0.24026993 0.00578158 0.19904363]
[-0.54125372 -1.21162976 1.08500657]
[-0.8246835 0.48108164 -0.43231472]]
# 随机打乱顺序
np.random.shuffle(nd7)
print(nd7)
>>>[[ 0.83493857 1.79464175 1.71298196]
[ 0.88533094 -0.0611668 -0.41994593]
[ 0.10587105 1.12227856 -0.51794872]]
# 设置随机种子
np.random.seed(0) # 先定义一个随机数种子
print(np.random.rand(10)) # "随机"生成10个数
>>>[0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 0.64589411
0.43758721 0.891773 0.96366276 0.38344152]
np.random.seed(0)
print(np.random.rand(3)) # "随机"生成5个数
>>>[0.5488135 0.71518937 0.60276338]
print(np.random.rand(3)) # "随机"生成5个数
>>>[0.54488318 0.4236548 0.64589411]
np.random.seed(0)
print(np.random.rand(4)) # "随机"生成5个数
>>>[0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318]
print(np.random.rand(4)) # "随机"生成5个数
>>>[0.4236548 0.64589411 0.43758721 0.891773 ]
np.random.seed(1)
print(np.random.rand(4)) # "随机"生成5个数
>>>[4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04 3.02332573e-01]
print(np.random.rand(4)) # "随机"生成5个数
>>>[0.14675589 0.09233859 0.18626021 0.34556073]
# 可以发现，这种随机是假随机，同一个随机种子每次都会从同一个数开始，按顺序输出。
3.创建特定形状的多维数组
# 生成3*4的零矩阵
nd1 = np.zeros((3,4))
print(nd1)
>>>[[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]]
# 生成3*4的一矩阵
nd2 = np.ones((3,4))
print(nd2)
>>>[[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]]
# 生成3*4的空矩阵，（未赋值，垃圾值）
nd3 = np.empty((2,3))
print(nd3)
>>>[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]]
# 以nd3相同的维度生成零矩阵
nd4 = np.zeros_like(nd3)
print(nd4)
>>>[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]]
# 以nd3相同的维度生成一矩阵
nd5 = np.ones_like(nd3)
print(nd5)
>>>[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]
# 以nd1相同的维度生成空矩阵
nd6 = np.empty(nd1)
print(nd6)
>>>[[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]]
# 生成5维对角线为1的矩阵
nd7 = np.eye(5)
print(nd7)
>>>[[1. 0. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 0. 1.]]
# 生成3*5，元素全为666的矩阵
nd8 = np.full((3,5),666)
print(nd8)
>>>[[666 666 666 666 666]
[666 666 666 666 666]
[666 666 666 666 666]]
4.利用arange、linspace函数生成数组
# 生成【0，10），步长为1的数组
print(np.arange(10))
>>>[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
# 生成【0，10），步长为1的数组
print(np.arange(0,10))
>>>[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
# 生成【1，10），步长为2的数组
print(np.arange(1,10,2))
>>>[1 3 5 7 9]
# 生成【9，-5），步长为-4的数组
print(np.arange(9,-5,-4))
>>>[ 9 5 1 -3]
# 将【0，10】等分成9份
print(np.linspace(0,10,9))
>>>[ 0. 1.25 2.5 3.75 5. 6.25 7.5 8.75 10. ]
# 将【0，10）等分成9份
print(np.linspace(0,10,9,endpoint=False))
>>>[0. 1.11111111 2.22222222 3.33333333 4.44444444 5.55555556
6.66666667 7.77777778 8.88888889]
# 将【0，10】等分成9份，返回步长
print(np.linspace(0,10,9,retstep = True))
>>>(array([ 0. , 1.25, 2.5 , 3.75, 5. , 6.25, 7.5 , 8.75, 10. ]), 1.25)
四、获取元素
1.一维数据
# 随机生成一组1*10数组
nd1 = np.random.random([10])
print(nd1)
>>>[0.22793867 0.56777956 0.4588223 0.56765467 0.04356994 0.20583102
0.10753376 0.54937099 0.07197144 0.48013895]
# 输出第一个元素
print(nd1[0])
>>>0.22793866818053765
# 截取0-3元素
print(nd1[0:3])
>>>[0.22793867 0.56777956 0.4588223 ]
# 获取第2-10个以3为步长的数组
print(nd1[1:9:3])
>>>[0.56777956 0.04356994 0.54937099]
# 倒序
print(nd1[::-1])
>>>[0.48013895 0.07197144 0.54937099 0.10753376 0.20583102 0.04356994
0.56765467 0.4588223 0.56777956 0.22793867]
2.多维数据
# 生成【0，25）步长为1的一维数组，变形为5*5
nd2 = np.arange(25).reshape([5,5])
print(nd2)
>>>[[ 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]]
# 输出第2，3，4行、2，3，4列的子数组
print(nd2[1:3,1:3])
>>>[[ 6 7]
[11 12]]
# 输出大于3，小于10的数据
print(nd2[(nd2>3)&(nd2<10)])
>>>[4 5 6 7 8 9]
# 输出第2，3行的数据
print(nd2[[1,2]])
>>>[[ 5 6 7 8 9]
[10 11 12 13 14]]
#输出第2，3列的数据
print(nd2[:,1:3])
>>>[[ 1 2]
[ 6 7]
[11 12]
[16 17]
[21 22]]
3.随机抽取数据
nd = np.arange(1,25,dtype = float)
print(nd)
>>>[ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18.
19. 20. 21. 22. 23. 24.]
# 随机抽取一个3*4的数组
print(np.random.choice(nd,size=(3,4)))
>>>[[15. 20. 21. 12.]
[23. 6. 3. 1.]
[24. 8. 4. 1.]]
# 随机抽取一个3*4的数组，但不重复
print(np.random.choice(nd,size=(3,4),replace=False))
>>>[[20. 1. 2. 21.]
[ 7. 3. 8. 22.]
[15. 17. 12. 9.]]
# 随机抽取一个3*4的数组，但依照指定概率
print(np.random.choice(nd,size = (3,4),p = nd/np.sum(nd)))
>>>[[19. 11. 22. 21.]
[22. 18. 19. 23.]
[24. 22. 16. 16.]]