python-Numpy数据分析（一）
【摘要】
python-Numpy数据分析（一）
使用numpy创建数据
import numpy as np print('将普通的一维列表生成Numpy一维数组')data = [1,23,45,5,4]arr = np.array(data)print(arr)print('打印数组元素类型')print(arr.dty...
python-Numpy数据分析（一）
使用numpy创建数据
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import numpy as np
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print('将普通的一维列表生成Numpy一维数组')
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data = [1,23,45,5,4]
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arr = np.array(data)
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print(arr)
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print('打印数组元素类型')
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print(arr.dtype)
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print('将普通的二维列表生成Numpy二维数组')
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data = [[1,23,45,5,4],[3,5,6,7,8]]
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arr = np.array(data)
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print(arr)
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print('打印数组维度')
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print(arr.shape)
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print('使用zeros/empty')
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print('生成包含10个0的一维数组')
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print(np.zeros(10))#生成包含10个0的一维数组
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print('生成2*3的二维数组')
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print(np.zeros((2,3)))#生成2*3的二维数组
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print('生成3*2*4的三维数组，所有元素未初始化')
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print(np.empty(3*2*4))#生成3*2*4的三维数组，所有元素未初始化
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print('使用arange生成连续元素')
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print(np.arange(15))
NumPy的ndarray NumPy数据类型
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import numpy as np
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print('生成数组时指定数据类型')
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arr = np.array([1,2,43,545],dtype=np.float64)
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print(arr.dtype)
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print('使用astype复制数组并转换数据类型')
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int_arr = np.array([1,23,454,56,54])
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float_arr = int_arr.astype(np.float)
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print(float_arr.dtype)
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print('使用astype将float转换为int时小数部分舍掉')
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float_arr2 = np.array([1.34,2.54,4.23432,5.45454,6.54,7.5])
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int_arr2 = float_arr2.astype(np.int)
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print(int_arr2)
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print('使用astype把字符串转换为数组，如果失败抛出异常')
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str_arr = np.array([1.2323,4.54545,6.34],dtype = np.string_)
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float_arr3 = str_arr.astype(dtype = np.float)
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print(float_arr3)
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print('astype使用其他数组的数据类型作为参数')
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int_arr3 = np.arange(10)
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float_arr4 = np.array([2.34,4.34],dtype=np.float64)
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print(int_arr3.astype(float_arr4.dtype))
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print(int_arr3[0],int_arr3[1])
NumPy的ndarray 数组和标量之间的运算
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import numpy as np
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NumPy的ndarray 数组和标量之间的运算
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• 不用编写循环即可对数据执行批量运算
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• 大小相等的数组之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级
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• 数组与标量的算术运算也会将那个标量值传播到各个元素
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#数组乘法/减法，对应元素相乘/相减
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arr = np.array([[1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5]])
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print(arr*arr)
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print(arr-arr)
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#标量操作作用在数组的每个元素上
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arr = np.array([[1,2,3,4],[1,2,3,4]])
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print(1/arr)
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print(arr ** 0.5)
NumPy的ndarray 基本的索引和切片
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import numpy as np
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#通过索引访问二维数组某一行或某个元素
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arr = np.array([[1,2,3,45],[6,7,8,9]])
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print(arr[0]) #访问第一行数组元素
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print(arr[0][1])# 访问第一行数组的第二个元素
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print(arr[0,1]) # numpy访问方式，普通python不可以使用。访问第一行数组的第二个元素
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#使用切片访问和操作
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arr = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
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print(arr[1:6]) # 打印元素arr[1]到arr[5]
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arr2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
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print(arr2[:2]) #打印第1、2行
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print(arr2[:2,1])#打印第1、2行的第2列
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print(arr2[:,:1])#打印第一行第一列的所有元素
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arr2[:2,1:]=0 #将第1、2行的第2、3列设置为0
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print(arr2)
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NumPy的ndarray 布尔型索引
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NumPy的ndarray 布尔型索引
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• 布尔型数组的长度必须跟被索引的轴长度一致。
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• 可以将布尔型数组跟切片、整数（或整数序列）混合使用
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import numpy as np
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import numpy.random as np_random
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print('使用boolean数组作为索引')
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name_arr = np.array(['Bob','libai','dufu','wangzijian','zhanguo','huanming','tangguowei'])
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ran_arr = np.random.randn(7,4) # 随机7*4数组
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print(ran_arr)
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print(name_arr == 'Bob') # 返回布尔数组，元素等于'Bob'为True，否则False。
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print(ran_arr[name_arr == 'Bob']) # 利用布尔数组选择行
NumPy的ndarray 花式索引
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NumPy的ndarray 花式索引
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• 花式索引（Fancy indexing）是一个NumPy术语，它指的是利用整数数组进
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行索引。
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• 一次传入多个索引数组会有一点特别。它返回的是一个一维数组，其中的元素
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对应各个索引元组。
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import numpy as np
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print('使用整数数组作为索引')
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arr = np.empty((8,4))
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for i in range(8):
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arr[i] = i
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print(arr)
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print(arr[[4,3,2,6]])# 打印arr[4]、arr[3]、arr[2]和arr[6]。
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print(arr[[-3,-5,-7]]) # 打印arr[-3]、arr[-5]和arr[-7]行,就是打印倒数第3、5、7行
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arr2 = np.arange(32).reshape(8,4) # 通过reshape变换成二维数组
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print('arr2数组\n',arr2)
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print('打印arr2[1, 0]、arr[5, 3]，arr[7, 1]和arr[2, 2]')
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print(arr2[[1,5,7,2],[0,3,1,2]]) #[ 4 23 29 10]
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print('arr2分别打印1、5、7、2行每行的0、3、1、2列的数据')
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print(arr2[[1,5,7,2]][:,[0,3,1,2]])
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print('使用np.ix_()方法输出上面的效果')
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print(arr2[np.ix_([1,5,7,2],[0,3,1,2])])
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NumPy的ndarray 数组转置和轴对换
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import numpy as np
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import numpy.random as np_random
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print('转置矩阵')
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arr = np.arange(15).reshape((3,5)) #自动生成3行5列数组
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print(arr)
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print(arr.T) #arr.T 改属性可以将矩阵的行和列对调，使得行变为列，列变为行
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print('转置矩阵做点乘积')
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arr2 = np.arange(15).reshape((3,5))
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print(np.dot(arr.T,arr2)) #利用np.dot计算矩阵内积XTX
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print('高维矩阵转换')
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arr3 = np.arange(16).reshape((2,2,4))
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print(arr3)
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详细解释：
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arr数组的内容为
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- a[0][0] = [0, 1, 2, 3]
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- a[0][1] = [4, 5, 6, 7]
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- a[1][0] = [8, 9, 10, 11]
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- a[1][1] = [12, 13, 14, 15]
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transpose的参数为坐标，正常顺序为(0, 1, 2, ... , n - 1)，
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现在传入的为(1, 0, 2)代表a[x][y][z] = a[y][x][z]，第0个和第1个坐标互换。
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- a'[0][0] = a[0][0] = [0, 1, 2, 3]
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- a'[0][1] = a[1][0] = [8, 9, 10, 11]
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- a'[1][0] = a[0][1] = [4, 5, 6, 7]
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- a'[1][1] = a[1][1] = [12, 13, 14, 15]
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print('arr3高维矩阵转换')
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print(arr3.transpose((1, 0, 2)))
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print('直接交换第1和第2个坐标')
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print(arr3.swapaxes(1, 2)) # 直接将第1和第2个轴坐标对换
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NumPy的ndarray 快速的元素级数组函数
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NumPy的ndarray 快速的元素级数组函数
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• 一元函数 I
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类型 说明
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abs, fabs 计算整数、浮点数或复数的绝对值。对于非复数值，可以使用更快的fabs。
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sqrt 计算各元素的平方根。相当于arr ** 0.5
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sqare 计算各元素的平方。相当于arr ** 2
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exp 计算各元素的e^x
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log, log10, log2, log1p 分别为自然对数、底数为10的log、底数为2的log和log(1 + x)。
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sign 计算各元素的正负号：1（正数）、0（零）、－1（负数）。
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ceil 计算各元素的ceiling值，即大于等于该值的最小整数。
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floor 计算各元素的floor值，即小于等于该值的最小整数。
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NumPy的ndarray 快速的元素级数组函数
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• 一元函数 II
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类型 说明
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rint 将各元素值四舍五入到最接近的整数，保留dtype。
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modf 将数组的小数部分与整数部分以两个独立数组的形式返还。
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isnan 返回一个表示“哪些值是NaN（这不是一个数字）”的布尔型数组
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isfinite, isinf 分别返回一个表示“哪些元素是有限的（非inf，非NaN）”或“哪些元素是
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无穷的”的布尔型数组
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cos, cosh, sin, sinh, tan, tanh 普通型或双曲型三角函数
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arccos, arccosh, arcsin, arcsinh,arctan, arctanh 反三角函数
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logical_not 计算各元素not x的真值。相当于-arr。
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NumPy的ndarray 快速的元素级数组函数
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• 二元函数 I
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类型 说明
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add 将数组中对应的元素相加
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subtract 从第一个数组中减去第二个数组中的元素
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multiply 数组元素相乘
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divide, floor_divide 除法或向下取整除法
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power 对第一个数组中的元素A和第二个数组中对应位置的元素B，计算A^B。
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maximum, fmax 元素级的最大值计算。fmax将忽略NaN。
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minimum, fmin 元素级的最小值计算。fmin将忽略NaN。
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mod 元素级的求模计算
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NumPy的ndarray 快速的元素级数组函数
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• 二元函数 II
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类型 说明
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copysign 将第二个数组中的符号复制给第一个数组中的值
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greater, greater_equal, less,less_equal,equal, not_equal 执行元素级的比较，最终产生布尔型数组。
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logical_and, logical_or,logical_xor 执行元素级的真值逻辑运算，最终产生布尔型数组
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import numpy as np
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import numpy.random as np_random
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print('求平方根')
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arr = np.arange(10)
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print(arr)
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print(np.sqrt(arr))
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print('数组比较')
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x = np_random.randn(8)
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y = np_random.randn(8)
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print(x)
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print(y)
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print(np.maximum(x,y))
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print('使用modf函数把浮点数分解成整数和小数部分')
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arr = np_random.randn(7)*5
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print(np.modf(arr))
文章来源: brucelong.blog.csdn.net，作者：Bruce小鬼，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：brucelong.blog.csdn.net/article/details/80666622
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