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                                  <nobr id="xthz1"><meter id="xthz1"><var id="xthz1"></var></meter></nobr>

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                                      <pre id="xthz1"><noframes id="xthz1"><track id="xthz1"></track>

                                          <nobr id="xthz1"><meter id="xthz1"><var id="xthz1"></var></meter></nobr>

                                          <th id="xthz1"></th>

                                            <address id="xthz1"></address>

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                                                <video id="xthz1"><span id="xthz1"><nobr id="xthz1"></nobr></span></video>

                                                  <th id="xthz1"><meter id="xthz1"></meter></th>

                                                  <th id="xthz1"></th>

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                                                      <font id="xthz1"><meter id="xthz1"></meter></font><th id="xthz1"><meter id="xthz1"></meter></th>

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                                                                          <track id="xthz1"><meter id="xthz1"></meter></track>
                                                                              当前位置 > 首页 > 技术文档 > Numpy学习(1)

                                                                              Numpy学习(1)

                                                                              来源:CPDA数据分析师学习网 | 时间:2018-02-09 | 作者:数据分析学习网

                                                                              Python是一门不错的动态语言,其应用的领域非常广泛,如web开发、Linux运维、数据挖掘、机器学习、爬虫、推荐系统等。在学完《廖雪峰Python2.7教程》感觉受益匪?#24120;?#25484;握了基本的语法之后开始接触用Python进行数据分析。这里向大家推荐两本书《Python数据分析》和《利用Python进行数据分析》,而这两本书也是目前我正在学习的材料,虽然这两本书都是基于Python2.x,但对于Python3.x也能正常运行。

                                                                              本期将会涉及到Python模块中的numpy,这是一个处理数组的强大模块,而该模块也是其他数据分析模块(如pandas和scipy)的核心。下面将从这5个方面来介绍numpu模块的内容:

                                                                              1)数组的创建

                                                                              2)有关数组的属性和函数

                                                                              3)数组元素的获取--普通索引、切片、布尔索引和花式索引

                                                                              4)统计函数与线?#28304;?#25968;运算

                                                                              5)随机数的生成

                                                                              数组的创建

                                                                              numpy中使用array()函数创建数组,array的首个参数一定是一个序列,可以是元组?#37096;?#20197;是列表。

                                                                              一维数组的创建

                                                                              可以使用numpy中的arange()函数创建一维?#34892;?#25968;组,它是内置函数range的扩展版。

                                                                              In [1]: import numpy as np

                                                                              In [2]: ls1 = range(10)

                                                                              In [3]: list(ls1)

                                                                              Out[3]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

                                                                              In [4]: type(ls1)

                                                                              Out[4]: range

                                                                              In [5]: ls2 = np.arange(10)

                                                                              In [6]: list(ls2)

                                                                              Out[6]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

                                                                              In [7]: type(ls2)

                                                                              Out[7]: numpy.ndarray

                                                                              通过arange生成的序列就不是简简单单的列表类型了,而是一个一维数组。

                                                                              如果一维数组不是一个规律的?#34892;?#20803;素,而是人为的输入,就需要array()函数创建了。

                                                                              In [8]: arr1 = np.array((1,20,13,28,22))

                                                                              In [9]: arr1

                                                                              Out[9]: array([ 1, 20, 13, 28, 22])

                                                                              In [10]: type(arr1)

                                                                              Out[10]: numpy.ndarray

                                                                              上面是由元组序列构成的一维数组。

                                                                              In [11]: arr2 = np.array([1,1,2,3,5,8,13,21])

                                                                              In [12]: arr2

                                                                              Out[12]: array([ 1, ?1, ?2, ?3, ?5, ?8, 13, 21])

                                                                              In [13]: type(arr2)

                                                                              Out[13]: numpy.ndarray

                                                                              上面是由列表序列构成的一维数组。

                                                                              二维数组的创建

                                                                              二维数组的创建,其实在就是列表套列表或元组套元组。

                                                                              In [14]: arr3 = np.array(((1,1,2,3),(5,8,13,21),(34,55,89,144)))

                                                                              In [15]: arr3

                                                                              Out[15]:

                                                                              array([[ ?1, ? 1, ? 2, ? 3],

                                                                              [ ?5, ? 8, ?13, ?21],

                                                                              [ 34, ?55, ?89, 144]])

                                                                              上面使用元组套元组的方式。

                                                                              In [16]: arr4 = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])

                                                                              In [17]: arr4

                                                                              Out[17]:

                                                                              array([[ 1, ?2, ?3, ?4],

                                                                              [ 5, ?6, ?7, ?8],

                                                                              [ 9, 10, 11, 12]])

                                                                              上面使用列表套列表的方式。

                                                                              对于高维数组在将来的数据分析中用的比较少,这里关于高维数组的创建就不赘述了,构建方法仍然是套的方式。

                                                                              上面所介绍的都是人为设定的一维、二维或高维数组,numpy中也提供了几种特殊的数组,它们是:

                                                                              In [18]: np.ones(3) ?#返回一维元素全为1的数组

                                                                              Out[18]: array([ 1., ?1., ?1.])

                                                                              In [19]: np.ones([3,4]) ?#返回元素全为1的3×4二维数组

                                                                              Out[19]:

                                                                              array([[ 1., ?1., ?1., ?1.],

                                                                              [ 1., ?1., ?1., ?1.],

                                                                              [ 1., ?1., ?1., ?1.]])

                                                                              In [20]: np.zeros(3) #返回一维元素全为0的数组

                                                                              Out[20]: array([ 0., ?0., ?0.])

                                                                              In [21]: np.zeros([3,4]) #返回元素全为0的3×4二维数组

                                                                              Out[21]:

                                                                              array([[ 0., ?0., ?0., ?0.],

                                                                              [ 0., ?0., ?0., ?0.],

                                                                              [ 0., ?0., ?0., ?0.]])

                                                                              In [22]: np.empty(3) #返回一维空数组

                                                                              Out[22]: array([ 0., ?0., ?0.])

                                                                              In [23]: np.empty([3,4]) #返回3×4二维空数组

                                                                              Out[23]:

                                                                              array([[ 0., ?0., ?0., ?0.],

                                                                              [ 0., ?0., ?0., ?0.],

                                                                              [ 0., ?0., ?0., ?0.]])

                                                                              有关数组的属性和函数

                                                                              当一个数组构建好后,我?#24378;?#30475;关于数组本身的操作又?#24515;?#20123;属性和函数:

                                                                              In [24]: arr3

                                                                              Out[24]:

                                                                              array([[ ?1, ? 1, ? 2, ? 3],

                                                                              [ ?5, ? 8, ?13, ?21],

                                                                              [ 34, ?55, ?89, 144]])

                                                                              In [25]: arr3.shape ?#shape方法返回数组的行数和列数

                                                                              Out[25]: (3, 4)

                                                                              In [26]: arr3.dtype ?#dtype方法返回数组的数据类型

                                                                              Out[26]: dtype('int32')

                                                                              In [27]: a = arr3.ravel() ? ?#通过ravel的方法将数组拉直(多维数组降为一维数组)

                                                                              In [28]: a

                                                                              Out[28]: array([ ?1, ? 1, ? 2, ? 3, ? 5, ? 8, ?13, ?21, ?34, ?55, ?89, 144])

                                                                              In [29]: b = arr3.flatten() ?#通过flatten的方法将数组拉直

                                                                              In [30]: b

                                                                              Out[30]: array([ ?1, ? 1, ? 2, ? 3, ? 5, ? 8, ?13, ?21, ?34, ?55, ?89, 144])

                                                                              两者的区别在于ravel方法生成的是原数组的视图,无需占有内存空间,但视图的改变会影响到原数组的变化。而flatten方法返回的是真实值,其值的改变并不会影响原数组的更改。

                                                                              通过下面的例子也许就能明白了:

                                                                              In [31]: b[:3] = 0

                                                                              In [32]: arr3

                                                                              Out[32]:

                                                                              array([[ ?1, ? 1, ? 2, ? 3],

                                                                              [ ?5, ? 8, ?13, ?21],

                                                                              [ 34, ?55, ?89, 144]])

                                                                              通过更改b的值,原数组没有变化。

                                                                              In [33]: a[:3] = 0

                                                                              In [34]: arr3

                                                                              Out[34]:

                                                                              array([[ ?0, ? 0, ? 0, ? 3],

                                                                              [ ?5, ? 8, ?13, ?21],

                                                                              [ 34, ?55, ?89, 144]])

                                                                              a的?#24403;?#21270;后,会导致原数组跟着变化。

                                                                              In [35]: arr4

                                                                              Out[35]:

                                                                              array([[ 1, ?2, ?3, ?4],

                                                                              [ 5, ?6, ?7, ?8],

                                                                              [ 9, 10, 11, 12]])

                                                                              In [36]: arr4.ndim ? #返回数组的维数

                                                                              Out[36]: 2

                                                                              In [37]: arr4.size ? #返回数组元素的个数

                                                                              Out[37]: 12

                                                                              In [38]: arr4.T ?#返回数组的转置结果

                                                                              Out[38]:

                                                                              array([[ 1, ?5, ?9],

                                                                              [ 2, ?6, 10],

                                                                              [ 3, ?7, 11],

                                                                              [ 4, ?8, 12]])

                                                                              如果数组的数据类型为复数的话,real方法可以返回复数的实部,imag方法返回复数的虚部。

                                                                              介绍完数组的一些方法后,接下来我?#24378;?#30475;数组自身有哪些函数可操作:

                                                                              In [39]: len(arr4) #返回数组有多少行

                                                                              Out[39]: 3

                                                                              In [40]: arr3

                                                                              Out[40]:

                                                                              array([[ ?0, ? 0, ? 0, ? 3],

                                                                              [ ?5, ? 8, ?13, ?21],

                                                                              [ 34, ?55, ?89, 144]])

                                                                              In [41]: arr4

                                                                              Out[41]:

                                                                              array([[ 1, ?2, ?3, ?4],

                                                                              [ 5, ?6, ?7, ?8],

                                                                              [ 9, 10, 11, 12]])

                                                                              In [42]: np.hstack((arr3,arr4))

                                                                              Out[42]:

                                                                              array([[ ?0, ? 0, ? 0, ? 3, ? 1, ? 2, ? 3, ? 4],

                                                                              [ ?5, ? 8, ?13, ?21, ? 5, ? 6, ? 7, ? 8],

                                                                              [ 34, ?55, ?89, 144, ? 9, ?10, ?11, ?12]])

                                                                              横向拼接arr3和arr4两个数组,但必须满足两个数组的行数相同。

                                                                              In [43]: np.vstack((arr3,arr4))

                                                                              Out[43]:

                                                                              array([[ ?0, ? 0, ? 0, ? 3],

                                                                              [ ?5, ? 8, ?13, ?21],

                                                                              [ 34, ?55, ?89, 144],

                                                                              [ ?1, ? 2, ? 3, ? 4],

                                                                              [ ?5, ? 6, ? 7, ? 8],

                                                                              [ ?9, ?10, ?11, ?12]])

                                                                              纵向拼接arr3和arr4两个数组,但必须满足两个数组的列数相同。

                                                                              In [44]: np.column_stack((arr3,arr4)) ? ?#与hstack函数具有一样的效果

                                                                              Out[44]:

                                                                              array([[ ?0, ? 0, ? 0, ? 3, ? 1, ? 2, ? 3, ? 4],

                                                                              [ ?5, ? 8, ?13, ?21, ? 5, ? 6, ? 7, ? 8],

                                                                              [ 34, ?55, ?89, 144, ? 9, ?10, ?11, ?12]])

                                                                              In [45]: np.row_stack((arr3,arr4)) ? ?#与vstack函数具有一样的效果

                                                                              Out[45]:

                                                                              array([[ ?0, ? 0, ? 0, ? 3],

                                                                              [ ?5, ? 8, ?13, ?21],

                                                                              [ 34, ?55, ?89, 144],

                                                                              [ ?1, ? 2, ? 3, ? 4],

                                                                              [ ?5, ? 6, ? 7, ? 8],

                                                                              [ ?9, ?10, ?11, ?12]])

                                                                              reshape()函数和resize()函数可以重?#24459;?#32622;数组的行数和列数:

                                                                              In [46]: arr5 = np.array(np.arange(24))

                                                                              In [47]: arr5 ? ?#此为一维数组

                                                                              Out[47]:

                                                                              array([ 0, ?1, ?2, ?3, ?4, ?5, ?6, ?7, ?8, ?9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,

                                                                              17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])

                                                                              In [48]: a = arr5.reshape(4,6)

                                                                              In [49]: a

                                                                              Out[49]:

                                                                              array([[ 0, ?1, ?2, ?3, ?4, ?5],

                                                                              [ 6, ?7, ?8, ?9, 10, 11],

                                                                              [12, 13, 14, 15, 16, 17],

                                                                              [18, 19, 20, 21, 22, 23]])

                                                                              通过reshape函数将一维数组设置为二维数组,且为4行6列的数组。

                                                                              In [50]: a.resize(6,4)

                                                                              In [51]: a

                                                                              Out[51]:

                                                                              array([[ 0, ?1, ?2, ?3],

                                                                              [ 4, ?5, ?6, ?7],

                                                                              [ 8, ?9, 10, 11],

                                                                              [12, 13, 14, 15],

                                                                              [16, 17, 18, 19],

                                                                              [20, 21, 22, 23]])

                                                                              通过resize函数会直接改变原数组的形状。

                                                                              数组转换:tolist将数组转换为列表,astype()强制转换数组的数据类型,下面是两个函数的例子:

                                                                              In [53]: b = a.tolist()

                                                                              In [54]: b

                                                                              Out[54]:

                                                                              [[0, 1, 2, 3],

                                                                              [4, 5, 6, 7],

                                                                              [8, 9, 10, 11],

                                                                              [12, 13, 14, 15],

                                                                              [16, 17, 18, 19],

                                                                              [20, 21, 22, 23]]

                                                                              In [55]: type(b)

                                                                              Out[55]: list

                                                                              In [56]: c = a.astype(float)

                                                                              In [57]: c

                                                                              Out[57]:

                                                                              array([[ ?0., ? 1., ? 2., ? 3.],

                                                                              [ ?4., ? 5., ? 6., ? 7.],

                                                                              [ ?8., ? 9., ?10., ?11.],

                                                                              [ 12., ?13., ?14., ?15.],

                                                                              [ 16., ?17., ?18., ?19.],

                                                                              [ 20., ?21., ?22., ?23.]])

                                                                              In [58]: a.dtype

                                                                              Out[58]: dtype('int32')

                                                                              In [59]: c.dtype

                                                                              Out[59]: dtype('float64')

                                                                              数组元素的获取

                                                                              通过索引和切片的方式获取数组元素,一维数组元素的获取与列表、元组的获取方式一样:

                                                                              In [60]: arr7 = np.array(np.arange(10))

                                                                              In [61]: arr7

                                                                              Out[61]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

                                                                              In [62]: arr7[3] ? ? #获取第4个元素

                                                                              Out[62]: 3

                                                                              In [63]: arr7[:3] ? ?#获取前3个元素

                                                                              Out[63]: array([0, 1, 2])

                                                                              In [64]: arr7[3:] ? ?#获取第4个元素即之后的所有元素

                                                                              Out[64]: array([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

                                                                              In [65]: arr7[-2:] ? #获取末尾的2个元素

                                                                              Out[65]: array([8, 9])

                                                                              In [66]: arr7[::2] ? #从第1个元素开始,获取步长为2的所有元素

                                                                              Out[66]: array([0, 2, 4, 6, 8])

                                                                              二维数组元素的获取:

                                                                              In [67]: arr8 = np.array(np.arange(12)).reshape(3,4)

                                                                              In [68]: arr8

                                                                              Out[68]:

                                                                              array([[ 0, ?1, ?2, ?3],

                                                                              [ 4, ?5, ?6, ?7],

                                                                              [ 8, ?9, 10, 11]])

                                                                              In [69]: arr8[1] ? ? #返回数组的第2行

                                                                              Out[69]: array([4, 5, 6, 7])

                                                                              In [70]: arr8[:2] ? ?#返回数组的前2行

                                                                              Out[70]:

                                                                              array([[0, 1, 2, 3],

                                                                              [4, 5, 6, 7]])

                                                                              In [71]: arr8[[0,2]] ? ? #返回指定的第1行和第3行

                                                                              Out[71]:

                                                                              array([[ 0, ?1, ?2, ?3],

                                                                              [ 8, ?9, 10, 11]])

                                                                              In [72]: arr8[:,0] ?#返回数组的第1列

                                                                              Out[72]: array([0, 4, 8])

                                                                              In [73]: arr8[:,-2:] ? ?#返回数组的后2列

                                                                              Out[73]:

                                                                              array([[ 2, ?3],

                                                                              [ 6, ?7],

                                                                              [10, 11]])

                                                                              In [74]: arr8[:,[0,2]] ? #返回数组的第1列和第3列

                                                                              Out[74]:

                                                                              array([[ 0, ?2],

                                                                              [ 4, ?6],

                                                                              [ 8, 10]])

                                                                              In [75]: arr8[1,2] ? #返回数组中第2行第3列对应的元素

                                                                              Out[75]: 6

                                                                              布尔索引,即索引值为True和False,需要注意的是布尔索引必须输数组对象。

                                                                              In [76]: log = np.array([True,False,False,True,True,False])

                                                                              In [77]: arr9 = np.array(np.arange(24)).reshape(6,4)

                                                                              In [78]: arr9

                                                                              Out[78]:

                                                                              array([[ 0, ?1, ?2, ?3],

                                                                              [ 4, ?5, ?6, ?7],

                                                                              [ 8, ?9, 10, 11],

                                                                              [12, 13, 14, 15],

                                                                              [16, 17, 18, 19],

                                                                              [20, 21, 22, 23]])

                                                                              In [79]: arr9[log] ? #返回所有为True的对应行

                                                                              Out[79]:

                                                                              array([[ 0, ?1, ?2, ?3],

                                                                              [12, 13, 14, 15],

                                                                              [16, 17, 18, 19]])

                                                                              In [80]: arr9[-log] ?#通过负号筛选出所有为False的对应行

                                                                              Out[80]:

                                                                              array([[ 4, ?5, ?6, ?7],

                                                                              [ 8, ?9, 10, 11],

                                                                              [20, 21, 22, 23]])

                                                                              举一个场景,一维数组表示区域,二维数组表示观测值,如何选取目标区域的观测?

                                                                              In [81]: area = np.array(['A','B','A','C','A','B','D'])

                                                                              In [82]: area

                                                                              Out[82]:

                                                                              array(['A', 'B', 'A', 'C', 'A', 'B', 'D'],

                                                                              dtype='<U1')

                                                                              In [83]: observes = np.array(np.arange(21)).reshape(7,3)

                                                                              In [84]: observes

                                                                              Out[84]:

                                                                              array([[ 0, ?1, ?2],

                                                                              [ 3, ?4, ?5],

                                                                              [ 6, ?7, ?8],

                                                                              [ 9, 10, 11],

                                                                              [12, 13, 14],

                                                                              [15, 16, 17],

                                                                              [18, 19, 20]])

                                                                              In [85]: observes[area == 'A']

                                                                              Out[85]:

                                                                              array([[ 0, ?1, ?2],

                                                                              [ 6, ?7, ?8],

                                                                              [12, 13, 14]])

                                                                              返回所有A区域的观测。

                                                                              In [86]: observes[(area == 'A') | (area == 'D')] #条件值需要在&(and),|(or)两端用圆括?#29228;?#36215;来

                                                                              Out[86]:

                                                                              array([[ 0, ?1, ?2],

                                                                              [ 6, ?7, ?8],

                                                                              [12, 13, 14],

                                                                              [18, 19, 20]])

                                                                              返回所有A区域和D区域的观测。

                                                                              当然,布尔索引?#37096;?#20197;与普通索引或切片混合使用:

                                                                              In [87]: observes[area == 'A'][:,[0,2]]

                                                                              Out[87]:

                                                                              array([[ 0, ?2],

                                                                              [ 6, ?8],

                                                                              [12, 14]])

                                                                              返回A区域的所?#34892;校?#19988;只获取第1列与第3列数据。

                                                                              花式索引:?#23548;?#19978;就是将数组作为索引将原数组的元素提取出来

                                                                              In [88]: arr10 = np.arange(1,29).reshape(7,4)

                                                                              In [89]: arr10

                                                                              Out[89]:

                                                                              array([[ 1, ?2, ?3, ?4],

                                                                              [ 5, ?6, ?7, ?8],

                                                                              [ 9, 10, 11, 12],

                                                                              [13, 14, 15, 16],

                                                                              [17, 18, 19, 20],

                                                                              [21, 22, 23, 24],

                                                                              [25, 26, 27, 28]])

                                                                              In [90]: arr10[[4,1,3,5]] ?#按照指定顺序返回指定行

                                                                              Out[90]:

                                                                              array([[17, 18, 19, 20],

                                                                              [ 5, ?6, ?7, ?8],

                                                                              [13, 14, 15, 16],

                                                                              [21, 22, 23, 24]])

                                                                              In [91]: arr10[[4,1,5]][:,[0,2,3]] #返回指定的行与列

                                                                              Out[91]:

                                                                              array([[17, 19, 20],

                                                                              [ 5, ?7, ?8],

                                                                              [21, 23, 24]])

                                                                              In [92]: arr10[[4,1,5],[0,2,3]]

                                                                              Out[92]: array([17, ?7, 24])

                                                                              请注意!这与上面的返回结果是截然不同的,上面返回的是二维数组,而这条命令返回的是一维数组。

                                                                              如果想使用比较简单的方式返回指定行以列的二维数组的话,可以使用ix_()函数

                                                                              In [93]: arr10[np.ix_([4,1,5],[0,2,3])]

                                                                              Out[93]:

                                                                              array([[17, 19, 20],

                                                                              [ 5, ?7, ?8],

                                                                              [21, 23, 24]])

                                                                              这与arr10[[4,1,5]][:,[0,2,3]]返回的结果是一致的。

                                                                              --------------------------------------------------------------------------------------------------------

                                                                              由于正文部分不能超过20000字符,接下来的部分将在《Python数据分析之numpy学习(二)?#20998;?#32487;续?#27493;狻?/p>

                                                                              --------------------------------------------------------------------------------------------------------

                                                                              使用Python进行数据分析,一般都会使用到numpy,pandas,scipy和matplotlib等模块,而numpy是最为基础的模块,其他模块的使用都是以numpy为核?#27169;?#25152;以这里?#27493;?#20102;有关numpy的方方面面,这部分的学习非常重要,希望?#34892;?#36259;的朋友多看看这方面的文档和动手操作。

                                                                               

                                                                              作者:刘顺祥

                                                                              上一篇 :
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                                                                                        <form id="xthz1"></form>

                                                                                            <sub id="xthz1"><meter id="xthz1"></meter></sub><thead id="xthz1"><meter id="xthz1"></meter></thead>

                                                                                            <thead id="xthz1"><meter id="xthz1"></meter></thead>

                                                                                            <th id="xthz1"></th>

                                                                                              <font id="xthz1"><meter id="xthz1"><i id="xthz1"></i></meter></font>

                                                                                                      <nobr id="xthz1"><meter id="xthz1"></meter></nobr>

                                                                                                      <th id="xthz1"><meter id="xthz1"></meter></th>

                                                                                                      <nobr id="xthz1"></nobr>

                                                                                                              <nobr id="xthz1"><meter id="xthz1"><var id="xthz1"></var></meter></nobr>

                                                                                                              <th id="xthz1"></th>
                                                                                                              <thead id="xthz1"><meter id="xthz1"><b id="xthz1"></b></meter></thead>
                                                                                                              
                                                                                                              

                                                                                                                  <pre id="xthz1"><noframes id="xthz1"><track id="xthz1"></track>

                                                                                                                      <nobr id="xthz1"><meter id="xthz1"><var id="xthz1"></var></meter></nobr>

                                                                                                                      <th id="xthz1"></th>

                                                                                                                        <address id="xthz1"></address>

                                                                                                                        <thead id="xthz1"><meter id="xthz1"></meter></thead>

                                                                                                                            <video id="xthz1"><span id="xthz1"><nobr id="xthz1"></nobr></span></video>

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                                                                                                                                                          快3赚钱方法如下

                                                                                                                                                                  <thead id="xthz1"></thead>
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