numpy数组、向量、矩阵运算

2022-07-20 14:31:36

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import numpy as np

import pandas as pd

1.array数组

1.1创建array数组

  • np.array
  • np.zeros/empty/ones:传入形状即可
  • np.arange():比range更强大
  • np.diag():对角阵

详细的见下面图片和例子 numpy数组、向量、矩阵运算

data1 = [6,7.5,8,0,1]

arr1 = np.array(data1)#创建array

print(arr1)

data2 = [data1,data1]

arr2 = np.array(data2) #多维度

print(arr2)
[ 6.   7.5  8.   0.   1. ]

[[ 6.   7.5  8.   0.   1. ]

 [ 6.   7.5  8.   0.   1. ]]
print(arr1.shape,arr2.shape)

print(arr1.dtype,arr2.dtype)
(5,) (2, 5)

float64 float64
print(np.zeros(10)) #创建都是0的array

print(np.empty([2,3,2],dtype=float)) #都是空的array
[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]

[[[ 0.  0.]

  [ 0.  0.]

  [ 0.  0.]]

 [[ 0.  0.]

  [ 0.  0.]

  [ 0.  0.]]]
print(np.arange(15)) # 类似range函数，但更强大
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]
print(np.diag((1,2,3)))# 创建对角阵

x = np.arange(10,19).reshape((3,3))

print(x)

print(np.diag(x)) #提取对角

print(np.diag(x,1)) #注意对角线的位置
[[1 0 0]

 [0 2 0]

 [0 0 3]]

[[10 11 12]

 [13 14 15]

 [16 17 18]]

[10 14 18]

[11 15]

1.2array数据类型

  • 要使用astype来进行转化。转化的过程中产生一份拷贝。

numpy数组、向量、矩阵运算

arr1 = np.array([1,2,3],dtype=np.float64) #初始化显式声明

print(arr1.dtype)
float64
int_arr1 = arr1.astype(np.int) # 类型转化

print(int_arr1.dtype)

#浮点型=>整型。向下取整

strintArr = np.array(['15','1.6'],dtype=np.string_)

print(strintArr)

print(strintArr.astype(np.float))
int32

[b'15' b'1.6']

[ 15.    1.6]

1.3数组运算

不用再写循环了，运算符号会被映射到每个element

1.4切片和索引

注意：如果需要一份拷贝（副本），而不是视图，需要调用arr.copy()/arr[索引]copy()。

numpy数组、向量、矩阵运算

arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

print(arr)

print(arr[0])

print(arr[0,2]) #(0,2)

print(arr[:,1])
[[1 2 3]

 [4 5 6]]

[1 2 3]

3

[2 5]

1.5布尔值索引

不是 or 运算

  • |：或
  • &：且
names = np.array(['a','b','c','d','e','f','g'])

data = np.random.randn(7,4)

print(names)

print(data)
['a' 'b' 'c' 'd' 'e' 'f' 'g']

[[ 1.19251264  0.22746816 -1.05968475  0.36553691]

 [-0.87272129  0.15983765  1.05599441 -0.34609556]

 [-0.09671786 -0.19573923 -0.83697376 -1.07516871]

 [-1.91951334  0.29178043  0.77103957 -0.00420115]

 [ 0.86798399  0.25577025  0.34729878 -0.35262573]

 [-1.7260201   0.45041534  0.41955063 -0.05338469]

 [-1.28550254 -0.21678863  0.52706647 -0.32517928]]
print(data[names=='b'])

print(data[names=='b',:]) #注意形状。因为names=='b'不确定，所以为了不损失，维度还是2维
[[-0.87272129  0.15983765  1.05599441 -0.34609556]]

[[-0.87272129  0.15983765  1.05599441 -0.34609556]]
mask = (names=='a') | (names=='b')

print(mask)
[ True  True False False False False False]

1.6花式索引:不同于切片

注意[]的嵌套

arr = np.empty((8,4))

for i in range(8):

    arr[i]=i

print(arr)
[[ 0.  0.  0.  0.]

 [ 1.  1.  1.  1.]

 [ 2.  2.  2.  2.]

 [ 3.  3.  3.  3.]

 [ 4.  4.  4.  4.]

 [ 5.  5.  5.  5.]

 [ 6.  6.  6.  6.]

 [ 7.  7.  7.  7.]]
print(arr[4,3])

print(arr[[4,3]])
4.0

[[ 4.  4.  4.  4.]

 [ 3.  3.  3.  3.]]
arr = np.arange(32).reshape((8,4))

print(arr)

print(arr.shape)
[[ 0  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 29 30 31]]

(8, 4)
print(arr[[1,5,7,2],[0,3,1,2]])

print(arr[[1,5,7,2]][:,[0,3,1,2]])
[ 4 23 29 10]

[[ 4  7  5  6]

 [20 23 21 22]

 [28 31 29 30]

 [ 8 11  9 10]]

1.7数组转置和轴对换

  • reshape(形状)：设置维度，变化形状
  • transpose()/.T：转置数组
  • np.dot(a1,a2..):当做向量乘法

1.8数组重复

  • np.tile()
a= [0,1,3]

print(np.tile(a,2))

print(np.tile(a,(2,1))) #编程2维数组

a = [[0,1,3],[5,9,8]]

print(np.tile(a,3))
[0 1 3 0 1 3]

[[0 1 3]

 [0 1 3]]

[[0 1 3 0 1 3 0 1 3]

 [5 9 8 5 9 8 5 9 8]]

1.9等比和等差数列

  • np.linspace():等差
  • np.logspace()：等比。base默认为10
a = np.linspace(1,10,10)

#用到三个参数，第一个参数表示起始点、第二个参数表示终止点，第三个参数表示数列的个数

print(a)

#还可以使用参数endpoint来决定是否包含终止值，如果不设置这个参数，默认是True

a = np.linspace(1,10,10,endpoint=False)

print(a)
[  1.   2.   3.   4.   5.   6.   7.   8.   9.  10.]

[ 1.   1.9  2.8  3.7  4.6  5.5  6.4  7.3  8.2  9.1]
a = np.logspace(0,0,10)

print(a)

a = np.logspace(0,9,10,base=2)

print(a)
[ 1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.]

[   1.    2.    4.    8.   16.   32.   64.  128.  256.  512.]

2.通用函数：快速的元素及数组函数

元素级，是针对每个element。并且，函数分为一元（一个参数）和二元（两个参数）

一元的func： numpy数组、向量、矩阵运算 numpy数组、向量、矩阵运算

**二元的func：** ![](../../Images/机器学习/numpy数组、向量、矩阵运算/6.png)

arr = np.arange(10)

print(arr)

print(np.exp(arr))

print(np.sqrt(arr))

print(np.modf(arr)) #用于浮点数数组的整数部分和小数部分
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

[  1.00000000e+00   2.71828183e+00   7.38905610e+00   2.00855369e+01

   5.45981500e+01   1.48413159e+02   4.03428793e+02   1.09663316e+03

   2.98095799e+03   8.10308393e+03]

[ 0.          1.          1.41421356  1.73205081  2.          2.23606798

  2.44948974  2.64575131  2.82842712  3.        ]

(array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]), array([ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9.]))
x = np.random.randn(8)

y = np.random.randn(8)

print("x:",x,";\ny:",y)

print(np.maximum(x,y)) # 求元素级的最大值
x: [-0.95850365 -1.04703965  1.1886987   0.56798014 -0.45694937  0.15069229

 -0.40014771  1.34484067] ;

y: [ 0.13101485 -1.85842918  0.41106248  1.0749786   0.1840417  -0.26923493

  0.76304996  1.78898707]

[ 0.13101485 -1.04703965  1.1886987   1.0749786   0.1840417   0.15069229

  0.76304996  1.78898707]

2.利用数组进行数据处理

2.1条件逻辑表述为数组运算

  • np.where(condition,xarr,yarr),优点如下：
    1. 速度快上n个数量级
    2. 针对每个element实现的if else
    3. 第二个和第三个参数，除了数组，还可以是标量值
xarr = np.array([1.1,1.2,1.3,1.4,1.5])

yarr = np.array([2.1,2.2,2.3,2.4,2.5])

cond = np.array([True,False,True,True,False])

result = [(x if c else y) for x,y,c in zip(xarr,yarr,cond)] # 原来的方法

print(result)

result = np.where(cond,xarr,yarr)

print(result)
[1.1000000000000001, 2.2000000000000002, 1.3, 1.3999999999999999, 2.5]

[ 1.1  2.2  1.3  1.4  2.5]
arr = np.random.randn(4,4)

print(arr)

print(np.where(arr>0,2,-2)) #大于0的为2，小于0的为-2
[[ 0.59503627  0.53821458 -0.46326505 -0.53595914]

 [-0.25468951 -0.44695157  0.46815475  0.77838542]

 [-0.3850164   0.39158841  0.11306119 -0.44023648]

 [ 0.74045044 -0.2408556  -1.01937278  0.32737532]]

[[ 2  2 -2 -2]

 [-2 -2  2  2]

 [-2  2  2 -2]

 [ 2 -2 -2  2]]

这里有个更难的例子： numpy数组、向量、矩阵运算

2.2数学和统计方法

即可以当做数组的方法调用，也可以当做*NumPy函数调用

  • sum/mean等为聚合运算
  • cumsum/cumprod：不聚合，产生一个由中间结果组成的数组

numpy数组、向量、矩阵运算

arr = np.random.rand(5,4)

print(arr.mean())

print(arr.mean(axis = 1))

print(np.mean(arr))

print(np.mean(arr,axis=1))
0.486269616896

[ 0.26406933  0.68176035  0.54759211  0.69419806  0.24372824]

0.486269616896

[ 0.26406933  0.68176035  0.54759211  0.69419806  0.24372824]
print(np.cumsum(arr))
[ 0.08485774  0.41551307  0.83665035  1.05627732  2.02498055  2.31023776

  2.78723692  3.78331871  4.49977774  5.05458786  5.6577695   5.97368714

  6.43269243  7.34869806  7.93297889  8.75047938  8.89718805  8.99359637

  9.61767525  9.72539234]

2.3布尔型方法

注意：对于上面这些方法，bool型会被自动转化为1/0

  • any:检测是否有一个True
  • all:检测是否都为True
arr = np.random.randn(100)

print((arr>0).sum())
50
boolArr = np.array([False,False,True,False])

print(boolArr.any())

print(boolArr.all())
True

False

2.4 排序

调用后，原来的arr就改变了

arr = np.random.randn(8)

print(arr)

arr.sort()

print(arr)

arr = np.random.randn(5,3)

print(arr)

arr.sort(1)

print(arr)
[ 0.65805019  1.1477457  -0.13527229 -0.36565657 -0.22426346 -0.5084691

  0.57423863  1.67541665]

[-0.5084691  -0.36565657 -0.22426346 -0.13527229  0.57423863  0.65805019

  1.1477457   1.67541665]

[[-0.8629666  -1.14722197 -0.23675518]

 [ 0.06331798  0.44684519  0.36401337]

 [ 0.71542329  0.70223347 -0.72877248]

 [ 1.03857508  0.40552221  1.97313196]

 [ 0.54667853 -0.45607286 -0.82201063]]

[[-1.14722197 -0.8629666  -0.23675518]

 [ 0.06331798  0.36401337  0.44684519]

 [-0.72877248  0.70223347  0.71542329]

 [ 0.40552221  1.03857508  1.97313196]

 [-0.82201063 -0.45607286  0.54667853]]

2.5去重和其他集合逻辑

  • unique(x)：去重，并返回排序结果
  • in1d(x,y):得到x的元素是否包含于y数组的bool型数组

numpy数组、向量、矩阵运算

3.随机生成

位于：np.random中。并且速度快上很多数量级，除此之外，做了array的扩充，否则原生的random进行运算会报错 numpy数组、向量、矩阵运算

示例：随机漫步

# python版本的

import random

position = 0

walk = [position]

steps = 1000

for i in range(steps):

    step=1 if random.randint(0,1) else -1

    position += step

    walk.append(position)

# numpy版本的

steps = 1000

draws = np.random.randint(0,2,size=steps) #size还可以是二维数组，这样，就能产生一次多个随机漫步

steps = np.where(draws>0,1,-1)

walk = steps.cumsum()# 总和

# print(walk.min(),walk.max())

4. 存储和读取

4.1二进制=>磁盘

  • np.save('name',arr):如果没有.npy，会自动加上

  • np.load('name')

  • np.savez('name.npz',a=arr1,b=arr2,...):保存到压缩文件中。

  • np.load('name.npz'):这时候，返回字典。键值是上面的参数

xarr = np.arange(10)

yarr = np.arange(50)

np.save('xarr',arr)

print(np.load('xarr.npy'))
[[-1.14722197 -0.8629666  -0.23675518]

 [ 0.06331798  0.36401337  0.44684519]

 [-0.72877248  0.70223347  0.71542329]

 [ 0.40552221  1.03857508  1.97313196]

 [-0.82201063 -0.45607286  0.54667853]]
np.savez('t.npz',x=xarr,y=yarr)

t = np.load('t.npz')

print(t['x'])

print(t['y'])
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

[ 0  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 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49]

4.2存取文本文件

看截图。更推荐，pandas处理 numpy数组、向量、矩阵运算

5.线性代数

更推荐spicy库 numpy数组、向量、矩阵运算

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