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功能强大的python包(一):Numpy

1. Numpy简介

Numpy是python的一种开源的数值计算扩展; Numpy可用来存储和处理大型矩阵; Numpy支持大量的维度数组与矩阵运算。

2. 数据类型

Numpy最基本最常用的数据类型是ndarray(n维数组),其中的很多方法也是针对ndarray对象而开发的;其与python自带数据类型list(列表)基本无差别;因此对于list对象的操作都可以运用到ndarray对象上。

3. Numpy总览

功能强大的python包(一):Numpy
  • 数据生成

生成ndarray对象的方法汇总

函数 实例
np.array np.array([1,2,3,4,5])
np.arange np.arange(1,10)
np.linspace np.linspace(1,10,10)
np.ones np.ones((2,2))
np.ones_like np.ones_like([[1,2,3],[3,2,1]])
np.zeros np.zeros((3,2))
np.zeros_like np.zeros_like([[3,2,1],[1,2,3]])
np.empty np.empty((3,4))
np.empty_like np.empty_like([[1,2,3],[3,2,1]])
import numpy as np

np.array([1,2,3,4,5])
np.arange(1,10)
np.linspace(1,10,10)
np.ones((2,2))
np.ones_like([[1,2,3],[3,2,1]])
np.zeros((3,2))
np.zeros_like([[3,2,1],[1,2,3]])
np.empty((3,4))
np.empty_like([[1,2,3],[3,2,1]])
  • 数据结构
函数 实例
np.size np.size(np.ones((3,4)))
np.shape np.shape(np.ones((3,4)))
np.split np.split(np.ones((3,4)),1)
np.reshape np.ones((3,4)).reshape(2,6)
np.concatenate np.concatenate(ones((3,4)))
np.transpose np.ones((3,4)).transpose( )
import numpy as np

np.size(np.ones((3,4)))
np.shape(np.ones((3,4)))
np.split(np.ones((3,4)),1)
np.ones((3,4)).reshape(2,6)
np.concatenate(ones((3,4)))
np.ones((3,4)).transpose( )
  • np.random

np.random模块可以用于生成呈各种分布的数据

函数 实例
np.random.rand np.random.rand(2,3)
np.random.randn np.random.randn(3,4)
np.random.gamma np.random.gamma(3,10)
np.random.normal np.random.normal(0,1)
np.random.randint np.random.randint(0,10,10)
import numpy as np

np.random.rand(2,3)
np.random.randn(3,4)
np.random.gamma(3,10)
np.random.normal(0,1)
np.random.randint(0,10,10)
  • 数值计算
函数 实例
np.sin np.sin(10)
np.cos np.cos(60)
np.exp np.exp(4)
np.power np.power(2,3)
import numpy as np

np.sin(10)
np.cos(60)
np.exp(4)
np.power(2,3)
  • 数据分析
函数 实例
np.abs np.abs(np.arange(-5,4))
np.sum np.sum([1,2,3])
np.var np.var([1,2,3])
np.std np.std([1,2,3])
np.mean np.mean([1,2,3])
np.sqrt np.sqrt([4,9,16])
np.floor np.floor([2.1,3.7,4.3])
np.ceil np.ceil([2,1,3.7,4.3])
np.median np.median([3,2,4])
np.cumsum np.cumsum([[1,2,3],[3,2,1]])
np.cumprod np.cumprod([[1,2,3],[3,2,1]])
import numpy as np

np.abs(np.arange(-5,4))
np.sum([1,2,3])
np.var([1,2,3])
np.std([1,2,3])
np.mean([1,2,3])
np.sqrt([4,9,16])
np.floor([2.1,3.7,4.3])
np.ceil([2,1,3.7,4.3])
np.cumsum([[1,2,3],[3,2,1]])
np.cumprod([[1,2,3],[3,2,1]])
  • 索引
函数 实例
np.argmin np.argmin([4,2,1,6,8])
np.argmax np.argmax([4,2,1,6,8])
import numpy as np

np.argmin([4,2,1,6,8])
np.argmax([4,2,1,6,8])

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