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python中numpy基础学习及进行数组和矢量计算

前言

在python 中有时候我们用数组操作数据可以极大的提升数据的处理效率,类似于R的向量化操作,是的数据的操作趋于简单化,在python 中是使用numpy模块可以进行数组和矢量计算。

下面来看下简单的例子

import numpy as np
 
data=np.array([2,5,6,8,3]) #构造一个简单的数组
 
print(data)

结果:

[2 5 6 8 3]
data1=np.array([[2,5,6,8,3],np.arange(5)]) #构建一个二维数组
 
print(data1)

结果:

[[2 5 6 8 3]
[0 1 2 3 4]]

我们也可以通过shape和dtype方法查看数组的维度和数据格式

print(data.shape)
print(data.dtype)
print(data1.shape)
print(data1.dtype)

结果:

(5,)
int32

(2, 5)
int32

可以看出data是一维数组,每组元素为5个,数据类型为32位int 类型

data1 为二维数组,每个组有5个元素,数据类型为32位int类型

有一个较好的区分方法是看打印结果中,中括号的层数和位置,就可以看出数组的维度,一层中括号代表一个维度。

其他的数组属性方法还有:

array.ndim 数组的维数,一维数组结果为1,二维数组打印结果为2

array.size 数组的元素个数

array.itemsiz 数组每个元素的字节大小

接下来我们了解下数组中的数据类型:

NumPy中的基本数据类型

名称 描述 bool 用一个字节存储的布尔类型(True或False) inti 由所在平台决定其大小的整数(一般为int32或int64) int8 一个字节大小,-128 至 127 int16 整数,-32768 至 32767 int32 整数,-2 ** 31 至 2 ** 32 -1 int64 整数,-2 ** 63 至 2 ** 63 - 1 uint8 无符号整数,0 至 255 uint16 无符号整数,0 至 65535 uint32 无符号整数,0 至 2 ** 32 - 1 uint64 无符号整数,0 至 2 ** 64 - 1 float16 半精度浮点数:16位,正负号1位,指数5位,精度10位 float32 单精度浮点数:32位,正负号1位,指数8位,精度23位 float64或float 双精度浮点数:64位,正负号1位,指数11位,精度52位 complex64 复数,分别用两个32位浮点数表示实部和虚部 complex128或complex 复数,分别用两个64位浮点数表示实部和虚部

基础的数组运算

数组也可以进行我们常用的加减乘除运算

arr=np.array(np.arange(10))
arr1=np.array(np.arange(1,11))
print(arr*2)

结果:

[ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18]
print(arr+arr1)

结果:

[ 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19]

注意,相加两个数组长度要一样

接下来我们看下数组索引

arr=np.arange(10)

用下标直接进行索引

print(arr[5])

结果为:

5

切片索引

print(arr[5:8])

结果为:

[5 6 7]

可以利用索引对数据进行更改操作

arr[5]=120
print(arr)

结果为:

[ 0 1 2 3 4 120 6 7 8 9]

可以看到下标为5的数已经变成120了。

此外,数组还可以进行布尔操作

arr=np.arange(5)
name=np.array(['a','b','b','c','a'])
print(name=='a')

结果为:

[ True False False False True]

即满足条件的数据全部以True的结果输出。

接下来我们可以利用name数组设置条件后的布尔值对arr数组进行相关操作

print(arr[name=='a'])

结果为:

[0 4]

即把arr中对应于name中a相对应位置的元素打印出来。

多条件操作

result=(name='a')|(name='c')
print(result)
print(name[result])

结果为:

[ True False False True True]
['a' 'c' 'a']

接下来,我们了解下ufunc方法

用于操作单个数组的函数有如下:

查看图片

用于操作两个或多个数组的方法

查看图片

相关的函数方法使用

np.meshgrid 用于生成多维矩阵

a,b=np.meshgrid(np.arange(1,5),np.arange(2,4))
print(a)
print(b)

结果为:

[[1 2 3 4]
[1 2 3 4]]
[[2 2 2 2]
[3 3 3 3]]

按照数据最少的数组形成数组

np.where 是三元表达式 x if condition else y的矢量化版本

arr1=np.arange(5)
arr2=np.arange(20,25)
condition=np.array([1,0,1,0,0])
result=np.where(condition,arr1,arr2)
print(arr1)
print(arr2)
print(result)

结果为:

[0 1 2 3 4]
[20 21 22 23 24]
[ 0 21 2 23 24]

可以看出,result的结果中,条件为1的显示数组arr1的内容,条件为0的显示arr2的内容

数学统计方法

在数组中我们也可以使用数学统计方法进行计数,例如sum mean std 等

arr=np.random.randint(1,20,10)
print(arr)
print(np.mean(arr))
print(np.sum(arr))
print(np.std(arr))

结果为:

[19 14 8 13 13 10 10 9 19 7]
12.2
122
4.01995024845

具体的方法内容如下图所示:

查看图片

布尔型数组的相关统计方法

arr=np.arange(-20,10)
result=(arr>5).sum()
print(arr)
print(result)

结果为:

-20 -19 -18 -17 -16 -15 -14 -13 -12 -11 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3
-2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

4

可以对数据进行判断后进行个数求和

其他的数组方法还有

查看图片

数据的读取和存储

查看图片

线性函数的常用方法

arr=np.array([np.random.randint(1,10,5),np.random.randint(10,20,5)])
print(arr)
print(np.dot(arr,2))

结果为

[[ 4 6 5 1 6]
[14 16 11 10 18]]
[[ 8 12 10 2 12]
[28 32 22 20 36]]

dot方法可以进行矩阵相乘操作

其他方法如下图

查看图片

最后我们了解下numpy中的随机数生成方法

上面的很多例子中我们已经用到了随机数生成,

arr=np.random.random(10)
print(arr)

结果为

[ 0.90051063 0.72818635 0.00411373 0.13154345 0.45513344 0.9700776
0.42150977 0.27728599 0.50888291 0.62288808]

其他形式的随机数生成方法

查看图片

总结

好了,以上就是这篇文章的全部内容了,了解了以上numpy的操作方法,基本的数据操作问题应该不是很大了。希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助。

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