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python numpy基礎 數(shù)組和矢量計算

 youco流星 2016-11-01

在python 中有時候我們用數(shù)組操作數(shù)據(jù)可以極大的提升數(shù)據(jù)的處理效率，

類似于R的向量化操作，是的數(shù)據(jù)的操作趨于簡單化,，在python 中是使用numpy模塊可以進行數(shù)組和矢量計算。

 

下面來看下簡單的例子

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import numpy as np
data=np.array([2,5,6,8,3]) #構造一個簡單的數(shù)組
print(data)

結果：

[2 5 6 8 3]

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data1=np.array([[2,5,6,8,3],np.arange(5)])  #構建一個二維數(shù)組
print(data1)

結果：

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

我們也可以通過shape和dtype方法查看數(shù)組的維度和數(shù)據(jù)格式

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

結果：

(5,)
int32

(2, 5)
int32

可以看出data是一維數(shù)組，每組元素為5個，數(shù)據(jù)類型為32位int 類型

data1 為二維數(shù)組,，每個組有5個元素，數(shù)據(jù)類型為32位int類型

有一個較好的區(qū)分方法是看打印結果中,，中括號的層數(shù)和位置,，就可以看出數(shù)組的維度，一層中括號代表一個維度,。

 

其他的數(shù)組屬性方法還有：

array.ndim   數(shù)組的維數(shù),，一維數(shù)組結果為1，二維數(shù)組打印結果為2

array.size     數(shù)組的元素個數(shù)

array.itemsiz   數(shù)組每個元素的字節(jié)大小

接下來我們了解下數(shù)組中的數(shù)據(jù)類型：

 

NumPy中的基本數(shù)據(jù)類型
名稱 描述
bool 用一個字節(jié)存儲的布爾類型（True或False）
inti 由所在平臺決定其大小的整數(shù)（一般為int32或int64）
int8 一個字節(jié)大小,，-128 至 127
int16 整數(shù),，-32768 至 32767
int32 整數(shù)，-2 ** 31 至 2 ** 32 -1
int64 整數(shù),，-2 ** 63 至 2 ** 63 - 1
uint8 無符號整數(shù),，0 至 255
uint16 無符號整數(shù)，0 至 65535
uint32 無符號整數(shù),，0 至 2 ** 32 - 1
uint64 無符號整數(shù),，0 至 2 ** 64 - 1
float16 半精度浮點數(shù)：16位，正負號1位,，指數(shù)5位,，精度10位
float32 單精度浮點數(shù)：32位，正負號1位,，指數(shù)8位,，精度23位
float64或float 雙精度浮點數(shù)：64位，正負號1位,，指數(shù)11位,，精度52位
complex64 復數(shù)，分別用兩個32位浮點數(shù)表示實部和虛部
complex128或complex 復數(shù),，分別用兩個64位浮點數(shù)表示實部和虛部

 

 

基礎的數(shù)組運算

數(shù)組也可以進行我們常用的加減乘除運算

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

結果：

[ 0  2  4  6  8 10 12 14 16 18]

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print(arr+arr1)

結果：

[ 1  3  5  7  9 11 13 15 17 19]

注意,，相加兩個數(shù)組長度要一樣

接下來我們看下數(shù)組索引

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arr=np.arange(10)

用下標直接進行索引

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print(arr[5])

結果為：

5

切片索引

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print(arr[5:8])

結果為：

[5 6 7]

可以利用索引對數(shù)據(jù)進行更改操作

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arr[5]=120
print(arr)

結果為：

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

可以看到下標為5的數(shù)已經變成120了。

 

此外,，數(shù)組還可以進行布爾操作

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

結果為：

[ True False False False True]

即滿足條件的數(shù)據(jù)全部以True的結果輸出,。

 

接下來我們可以利用name數(shù)組設置條件后的布爾值對arr數(shù)組進行相關操作

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

結果為：

[0 4]

即把arr中對應于name中a相對應位置的元素打印出來。

 

多條件操作

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

結果為：

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

接下來,，我們了解下ufunc方法

用于操作單個數(shù)組的函數(shù)有如下：

 

用于操作兩個或多個數(shù)組的方法

 相關的函數(shù)方法使用

np.meshgrid 用于生成多維矩陣

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

結果為：

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

按照數(shù)據(jù)最少的數(shù)組形成數(shù)組

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

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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)

 結果為：

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

可以看出,，result的結果中，條件為1的顯示數(shù)組arr1的內容,，條件為0的顯示arr2的內容

 

數(shù)學統(tǒng)計方法

在數(shù)組中我們也可以使用數(shù)學統(tǒng)計方法進行計數(shù),，例如sum mean  std  等

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

結果為：

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

 具體的方法內容如下圖所示：

 

 布爾型數(shù)組的相關統(tǒng)計方法

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

結果為：

-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]

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 可以對數(shù)據(jù)進行判斷后進行個數(shù)求和

 

 其他的數(shù)組方法還有

 

 數(shù)據(jù)的讀取和存儲

 

 

線性函數(shù)的常用方法

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

結果為

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

dot方法可以進行矩陣相乘操作

其他方法如下圖

 

 

 最后我們了解下numpy中的隨機數(shù)生成方法

上面的很多例子中我們已經用到了隨機數(shù)生成，

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

結果為

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

其他形式的隨機數(shù)生成方法

 了解以上numpy的操作方法,，基本的數(shù)據(jù)操作問題應該不是很大了,。

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