学习笔记1

学习笔记(1)

 numpy

    多维数组结构，无须循环对整组数据进进行快速运算。
    引用方法： import numpy as py
    

    1、元素类型

        布尔类型：bool_
        整型：int_ int8 int16 int32 int64
        无符号整型：uint8 uint16 uint32 uint64
        浮点型：float_ float16 float32 float64
        复数型：complex_ complex64 complex123
   

    2、创建方法

        np.array(列表)：将列表转化为一个numpy数组
            np.array([1,2,3])
            np.array([0] * 10)
            mp.array(range(10))
        np.zeros(10,dtype='int64')：创建一个长度为10，各元素为0,类型为int64的数组
        np.ones(10)：创建一个长度为10，各元素为1，类型为float64（默认）的数组
        np.empty(100)：创建一个长度为100，各元素为随机数，类型为float64（默认）的数组
        np.arange(a,b,c)：创建一个从a到b（包a不包b），步长为c的数组，c可以是小数，默认c为1
        np.linspace(a,b,c)：创建一个从a到b（包a也包b），平均分为c个数（元素个数为c个）
        np.eye(10)：创建一个10×10的单位矩阵
    运算规则
        数组与标量：a+1 3*a 1//a a**0.5 a>5
        数组和数组：a+b a/b a*b a%b a==b
        a.reshape((a,b,c))：将数组a变为a×b×c的矩阵
        a.shape：返回数组的形状
        a.ndim（获取维度）
        a.shape（各维度长度）
        a.dtype（数据类型）
        a.T（矩阵转置）
        a.astype（转换数据类型）
        a.swapaxes(0,1)（交换维度,不改变a）
    索引与切片
        a[0][0]（数组第一个元素的序号为0）
        a[0,0]：与a[0][0]相同
        a[b:c]：从b到c（包b不包c），b和c可以省略
        #切片只是指代，例如：

a = np.arange(10)
c = a[:4]
c[0] = 20
 print(a)

         输出：

[20  1  2  3  4  5  6  7  8  9]

        若想要复制，则用到深拷贝c = a[:4].copy()，此时改变c不会改变a
        a[0:2,0:2]：二维切片（不能用a[0:2][0:2]）
    

    3、布尔型索引

        a[a>5]：返回一个由a中大于5的元素组成的列表，例如：

 

a = np.array([8,5,2,3,6,9,4,5,1,5,6,8])
print(a[a>5])

输出：

[8 6 9 6 8]

        a[(a>5) & (a%2==0)]：多条件布尔索引（& |）

    4、花式索引

        例子

a = np.array(np.random.randint(0,10,10))
print('a = ',a)
print('a[[1,3,4,6,7]] = ',a[[1,3,4,6,7]])

输出：
 

a =  [4 0 5 0 5 6 4 8 9 1]
a[[1,3,4,6,7]] =  [0 0 5 4 8]

      二维花式索引

例子1

b = np.arange(20).reshape(4,5)
print(b)

输出

[[ 0  1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8  9]
 [10 11 12 13 14]
 [15 16 17 18 19]]

例子2

b[[1,3],[1,3]]
b[[1,3],:][:,[1,3]]

输出

array([ 6, 18])
array([[ 6,  8],
       [16, 18]])

    5、通用函数:调用方式：np.xxx

一元函数	作用
abs	求绝对值
sqrt	开方
exp	e的x次方
log(log2/log10)	求对数
cell	向大取整
floor	向小取整
round	四舍六入五成双
trunc	去掉小数部分
rint	与round相同
modf	返回两个数组，分别为整数部分和小数部分
isnan	nan处返回True，其他返回False
cos/sin/tan	三角函数
sort	从小到大排序
unique	排除重复元素，并sort

二元函数	作用
add	将两个数组相加
substract	相减
multiply	相乘
divide	相除
power	次方
mod	求余
maximum	求大值
minimum	求小值
floor_divide	求商
dot	矩阵内积

 例子1

b = np.array([np.nan,.1,.1,.1,.1])
print(np.isnan(b))
print(b[~(np.isnan(b))])

输出

[ True False False False False]
[0.1 0.1 0.1 0.1]

例子2

a = np.array([3,4,5,6,7])
b = np.array([2,5,3,7,4])
print(np.maximum(a,b))

输出

[3 5 5 7 7]

    6、统计方法：调用方法：ndarray.xxx()

统计函数	作用
sum	求和
mean	求平均值
std	求标准差
var	求方差
min	求最小值
max	求最大值
argmin	求最小值的索引
argmax	求最大值的索引

    7、随机数生成

随机数函数	作用
np.random.randint(0,10,20)	创建一个长度为20的数组，每个元素为0到10之间的随机整数 （包0包10）
np.random.randint(0,10,(3,5,4))	创建一个3×5×4的数组，每个元素为0到10之间的随机整数
np.random.rand(10)	创建一个长度为10的数组，每个元素为0到1之间的随机浮点数
np.shuffle(list/array)	将列表/数组打乱
np.choice(list/array,10)	创建一个长度为10的数组，每个元素从列表/数组中随机抽选
np.random.uniform(4,5,10)	创建一个长度为10的数组，每个元素为4到5之间的随机浮点数