引言

NumPy是Python的一個(gè)擴(kuò)展庫(kù)，負(fù)責(zé)數(shù)組和矩陣運(yùn)行,。相較于傳統(tǒng)Python,，NumPy運(yùn)行效率高，速度快,，是利用Python處理數(shù)據(jù)必不可少的工具,。

這個(gè)NumPy快速入門(mén)系列分為四篇，包含了NumPy大部分基礎(chǔ)知識(shí),，每篇閱讀時(shí)間不長(zhǎng),，但內(nèi)容含量高。大家最好親自碼一遍代碼,，這樣可以更有收獲,。

前面的課程：

Python進(jìn)階之NumPy快速入門(mén)(一)

Python進(jìn)階之NumPy快速入門(mén)(二)

概要

1、掌握NumPy中的數(shù)組操作，輕松改變數(shù)組形狀,；

2,、掌握NumPy中的字符串，輕松應(yīng)對(duì)文件處理,；

3,、掌握Python中的統(tǒng)計(jì)函數(shù)，輕松進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,。

第七節(jié).數(shù)組操作

我們將數(shù)組操作分成以下幾種類型,，然后分別介紹

• 數(shù)組變形
• 數(shù)組翻轉(zhuǎn)
• 數(shù)組連接
• 數(shù)組分割

數(shù)組變形

可以實(shí)現(xiàn)數(shù)組變形的函數(shù)有好幾個(gè)：

1. reshape，最常見(jiàn)的也是最主要的數(shù)組變形函數(shù),?？梢詫?shù)組從一個(gè)形狀轉(zhuǎn)變成另外一個(gè)不同的形狀。
2. flatten,，可以將高維數(shù)組展開(kāi)成一維,。先建好一個(gè)數(shù)組A,然后輸出A.flatten()就可以完成降維。當(dāng)然,，我們可以選擇展開(kāi)式的秩序order,。如果order='F'，就是按列展開(kāi),；如果order='C',，就是按行展開(kāi)。
3. ravel,，它和flatten功能其實(shí)差不多,，可以將高維數(shù)組展開(kāi)成一維。而且默認(rèn)的展開(kāi)順序也是order='C',，即按行展開(kāi),。如果選擇order='F'就是按列展開(kāi)。

代碼：

A = np.arange(0,12)

C = B.flatten(order='F')

print (A, '\n', B, '\n', C, '\n', D)

講解：

原始數(shù)組A是一個(gè)從0到11的一維數(shù)組,；B是通過(guò)reshape函數(shù)改造成2*6的二維數(shù)組,；C和D分別從B展開(kāi)降到一維。其中C是按列順序降維,，而D是按照行順序,。

運(yùn)行結(jié)果：

[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]

[[ 0 1 2 3 4 5]

[ 6 7 8 9 10 11]]

[ 0 6 1 7 2 8 3 9 4 10 5 11]

[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]

數(shù)組翻轉(zhuǎn)

從數(shù)學(xué)角度而言，二維數(shù)組就是矩陣,。在矩陣操作中,，有一項(xiàng)叫轉(zhuǎn)置，是將矩陣元素位置的行列互換,，比如原來(lái)在(1,2)這個(gè)位置的元素,，會(huì)和(2,1)這個(gè)位置的元素進(jìn)行互換,。在Numpy中我們有兩種方式來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)組的翻轉(zhuǎn)：

1. transpose函數(shù)，將被翻轉(zhuǎn)目標(biāo)A放到函數(shù)中,，像這樣np.transpose(A)就可以了,。
2. .T，第二種辦法更加簡(jiǎn)便,，就行了直接在目標(biāo)數(shù)組A后面加個(gè).T,。

代碼：

B = np.transpose(A)

print (A, '\n', B, '\n', C) 

講解：

A是一個(gè)4*2的數(shù)組，B和C分別通過(guò)兩種方式翻轉(zhuǎn)A,，雖然函數(shù)不同,，但是結(jié)果卻是一樣的。

運(yùn)行結(jié)果：

[[0 1]

[2 3]

[4 5]

[6 7]]

[[0 2 4 6]

[1 3 5 7]]

[[0 2 4 6]

[1 3 5 7]]

數(shù)組連接

數(shù)組連接顧名思義是將兩個(gè)或多個(gè)數(shù)組按照一定的方式連接起來(lái),，常用的數(shù)組連接有以下幾種函數(shù)：

1. concatenate函數(shù),，使用方式是把被連接的數(shù)組依次放進(jìn)去，用逗號(hào)隔開(kāi),，再用括號(hào)括起來(lái),；還有一個(gè)參數(shù)axis來(lái)指定按照哪一個(gè)軸連接,。axis默認(rèn)值是0,，意思是沿著第一個(gè)軸連接，如果你設(shè)置成1,那么就是沿著第二個(gè)軸連接,。
2. stack函數(shù),，它和concatenate函數(shù)有一點(diǎn)不同。stack函數(shù)更多是一種堆疊,，會(huì)在原來(lái)的維度上增加一個(gè)維度,；而concatenate不會(huì)增加維度。
3. hstack函數(shù),，它是stack函數(shù)的變種,，其中h的意思是horizontal,水平的。顧名思義,，它會(huì)將數(shù)組按水平的方式連接,。關(guān)鍵是hstack不像stack一樣增加維度，這一點(diǎn)是很好的,。
4. vstack函數(shù),，也是stack函數(shù)的變種，其中v的意思是vertical,，垂直的,。顧名思義，它會(huì)將數(shù)組按豎直的方式連接,。

代碼：

B = np.array([[5,6],[7,8]])

print (np.stack((A,B),1))

print (np.vstack((A,B)))

講解：

A和B都是2*2的數(shù)組,，我們分別用四個(gè)函數(shù)去連接它們,。第一個(gè)是concatenate函數(shù)，axis=1表示沿著第二個(gè)軸,，也就是水平連接,；第二個(gè)是stack函數(shù)，同樣是沿著第二個(gè)軸,，在這里我們省略了axis參數(shù),；第三個(gè)是hstack，豎直方向連接,；第四個(gè)是vstack,，水平方向連接。

運(yùn)行結(jié)果：

[[1 2 5 6]

[3 4 7 8]]

[[[1 2]

[5 6]]

[[3 4]

[7 8]]]

[[1 2 5 6]

[3 4 7 8]]

[[1 2]

[3 4]

[5 6]

[7 8]]

數(shù)組分割

數(shù)組分割相當(dāng)于數(shù)組連接的逆向操作,，將一個(gè)大數(shù)組分割成好幾個(gè)數(shù)組,。常用的函數(shù)有三個(gè)：

1. split函數(shù)，這個(gè)函數(shù)有三個(gè)參數(shù),。第一個(gè)參數(shù)ary就是被分割的數(shù)組,，第二參數(shù)叫indices_or_sections：果是一個(gè)整數(shù)，就用該數(shù)平均切分,，如果是一個(gè)數(shù)組,，為沿軸切分的位置（左開(kāi)右閉），第三個(gè)參數(shù)axis是按照哪個(gè)軸切分,。
2. hsplit函數(shù),，水平方向上切分。
3. vsplit函數(shù),，豎直方向上切分,。

代碼：

print (np.split(A,2))

print (np.vsplit(A,2)) 

講解：

A是一個(gè)4*4的二維數(shù)組，我們用了三種方式去分割,。

運(yùn)行結(jié)果：

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

[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11],

[12, 13, 14, 15]])]

[array([[ 0, 1],

[ 4, 5],

[ 8, 9],

[12, 13]]), array([[ 2, 3],

[ 6, 7],

[10, 11],

[14, 15]])]

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

[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11],

[12, 13, 14, 15]])]

第八節(jié).NumPy字符串

一直以來(lái),，我們處理的都是由數(shù)字組成的NumPy數(shù)組，其實(shí)NumPy中字符串也十分重要,，尤其是在涉及到文件處理的時(shí)候,，因?yàn)楹芏辔募热鐃xt文檔只支持字符串(string)格式的讀寫(xiě)。因此學(xué)會(huì)常用NumPy字符串函數(shù)是很有必要的,。

字符串連接

負(fù)責(zé)字符串連接的有兩個(gè)函數(shù),，

1. 第一個(gè)是加法add函數(shù)，字符串加法其實(shí)就是連接,，將兩個(gè)字符串?dāng)?shù)組中的字符串連接在一起,。
2. 第二個(gè)是乘法multiply函數(shù)。字符串乘法可以看成加法的延展,，將字符串復(fù)制好幾倍然后拼接在一起,。

代碼：

print(np.char.add(['hello'],[' world']))

print(np.char.multiply('Love you ',3))

講解：

我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)加法函數(shù)中的數(shù)組里面字符串元素不止一個(gè)的時(shí)候,，連接會(huì)按照一一對(duì)應(yīng)的方式配對(duì)連接。

運(yùn)行結(jié)果：

['hello world']

['hello world' 'hi universe']

Love you Love you Love you

大小寫(xiě)

表格中關(guān)于大小寫(xiě)的函數(shù)有四個(gè),，我們分別來(lái)看看它們都是什么功能,。

1. 第一個(gè)函數(shù)capitalize將首字母轉(zhuǎn)換成大寫(xiě)，目的是針對(duì)寫(xiě)文章的情景,，需要把句子中第一個(gè)單詞的首字母大寫(xiě),，比較實(shí)用。
2. 第二個(gè)函數(shù)title是讓字符串的每個(gè)單詞的第一個(gè)字母變成大寫(xiě),，和函數(shù)名呼應(yīng),，這個(gè)函數(shù)的功能是針對(duì)文章標(biāo)題用的，可以把字符串方便轉(zhuǎn)換成文章的標(biāo)題,。
3. 第三個(gè)函數(shù)lower是將數(shù)組中每個(gè)元素轉(zhuǎn)換成小寫(xiě),。
4. 第四個(gè)函數(shù)upper是將數(shù)組中每個(gè)元素轉(zhuǎn)換成大寫(xiě)。

代碼：

print (np.char.title('i love you'))

print (np.char.upper('love you'))

講解：

我們分別用例子嘗試了一下大小寫(xiě)函數(shù),，還是非常容易的,。

運(yùn)行結(jié)果：

Love you

I Love You

love you

LOVE YOU

符號(hào)分割

分割操作在處理文件時(shí)候很重要，因?yàn)槲覀円话阋砸欢ǜ袷?，比如用逗?hào)或者空格隔開(kāi)數(shù)據(jù)而且每一行格式盡量一樣,。我們介紹兩種分割函數(shù)，它們復(fù)制不同尺度：

1. 第一個(gè)是split函數(shù),，通過(guò)指定分隔符對(duì)字符串進(jìn)行分割,，并返回?cái)?shù)組。分隔符的默認(rèn)值空格,。
2. 第二個(gè)是splitlines函數(shù)，從名字可以看出來(lái)分割行的,，其根據(jù)換行符來(lái)分割字符串,。

代碼：

print (np.char.splitlines('i\nlove you.'))

講解：

注意到調(diào)用行分割的時(shí)候，我們字符串中\(zhòng)n是換行符,，因此會(huì)在這個(gè)位置進(jìn)行分割,。

運(yùn)行結(jié)果：

['www', 'youtube', 'com']

['i', 'love you.']

符號(hào)連接

既然有按照符號(hào)進(jìn)行分割，其逆操作按符號(hào)進(jìn)行連接,。這個(gè)函數(shù)就是join.

代碼：

講解：

這里有兩個(gè)連接符冒號(hào)和一橫,，分別對(duì)應(yīng)兩個(gè)字符串。

運(yùn)行結(jié)果：

['l:o:v:e' 'g-o-o-g-l-e']

第九節(jié).NumPy統(tǒng)計(jì)函數(shù)

最大,，最小值

• amin函數(shù)用于計(jì)算數(shù)組中的最小值
• amax函數(shù)用于計(jì)算數(shù)組中的最大值

如果我們指定某個(gè)軸,，那么它們將會(huì)返回沿著軸的的最大或者最小的元素，即一個(gè)一維數(shù)組,。當(dāng)軸的參數(shù)是0的時(shí)候,，會(huì)返回沿著縱軸最大或者最小元素,；當(dāng)軸的參數(shù)是1的時(shí)候，會(huì)返回沿著橫軸最大或者最小的元素,。如果我們不設(shè)定軸的參數(shù),，那么結(jié)果會(huì)返回這個(gè)數(shù)組的最大或者最小的元素。

代碼：

import numpy as np

print (np.amin(A,0))

print (np.amax(A))

講解：

我們建立了一個(gè)形狀為(3,4)的數(shù)組,。第一個(gè)是求沿著縱軸每個(gè)列中最小的元素,，因?yàn)閿?shù)組有四列，因而會(huì)選出四個(gè)數(shù)字,；第二個(gè)是求沿著橫軸每個(gè)行中最大的元素,，因?yàn)閿?shù)組有三行，因而會(huì)選出三個(gè)數(shù)字,。最后我們沒(méi)有設(shè)定軸,，因?yàn)闀?huì)返回A數(shù)組中最大的元素。

運(yùn)行結(jié)果：

[0 1 2 3]

[ 3 7 11]

11

中位數(shù),，平均值,，方差

• median函數(shù)負(fù)責(zé)計(jì)算數(shù)組的中位數(shù)，其關(guān)于軸參數(shù)的設(shè)置規(guī)則和上面的是一樣,，如果設(shè)置成0或1就會(huì)沿著縱軸或者橫軸計(jì)算中位數(shù),，如果不設(shè)置參數(shù)的話，就是計(jì)算整個(gè)數(shù)組的中位數(shù)
• mean函數(shù)會(huì)計(jì)算數(shù)組的平均值,，也分為沿著軸計(jì)算或者整個(gè)數(shù)組計(jì)算,，規(guī)則同上面一樣。
• 標(biāo)準(zhǔn)差函數(shù)std,，方差函數(shù)是var,。其中標(biāo)準(zhǔn)差的平方是方差。我們用最簡(jiǎn)單的一位數(shù)組做實(shí)驗(yàn)：

代碼：

print (np.median(A))

print (np.median(A,1))

print (np.mean(A,0))

講解：

這次我們建立了一個(gè)形狀為(3,3)的數(shù)組,，把三種關(guān)于軸參數(shù)的情況都試了一次,，大家對(duì)照規(guī)則自己想一下答案，再和打印結(jié)果對(duì)照一下,。按照慣例,，mean函數(shù)的三種用法都嘗試一遍。注意到,，結(jié)果會(huì)同中位數(shù)結(jié)果一樣,，因?yàn)锳數(shù)組行或列的均值也是中位數(shù)。

運(yùn)行結(jié)果：

4.0

[3. 4. 5.]

[1. 4. 7.]

4.0

[3. 4. 5.]

[1. 4. 7.]