标签：函数 Python numpy 索引 数组 科学 np 数据
Python 数据科学库（一）
一、numpy 模块
（一）概述
数值Python包，是Python进行科学计算的一个基础包，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。
导入
import numpy as np (约定俗成的写法)
（二）ndarray
1. 概述
N维数组
一种由相同类型的元素组成的多维数组，元素个数事先指定好，不会发生改变
2. 数据类型
创建数组时可以通过dtype属性显示指定数据类型，如果不指定，numpy会自己推断出合适的数据类型，所以一般无需显示指定
a.astype(类型名) 转换数据类型，得到新数组
3. 创建
| 函数名 | 作用 |
|---|---|
| a = np.array(序列) | 接收一个普通的Python序列（元组、列表），转成ndarray |
| a = np.zeros(形状元组) | 创建指定长度或形状的全零数组 |
| a = np.ones(形状元组) | 创建指定长度或形状的全1数组 |
| a = np.empty(形状元组) | 创建一个没有任何具体值的数组，就是一些未初始化的值 |
| a = np.arrange(开始值，终止值（不包括），步长) | 类似于Python的range函数，通过指定开始值、终止值、步长来创建一位数组（数组不包括终止值） |
| a = np.linspace(开始值，终止值，元素个数) | 创建等差数列，返回一个一维数组，可以通过endpoint关键字指定是否包括终止值，缺省设置是包括终止值 |
| a = np.logspace(开始值，终止值，元素个数) | 和linspace类似，不过它是创建等比数列 |
| a = np.random.random(形状元组) | 使用随机数填充数组 |
4. 属性
| 属性名 | 作用 |
|---|---|
| ndim | 维度数量 |
| shape | 表示各个维度大小的元组，即数组的形状 |
| dtype | 一个用于说明数组元素类型的对象 |
| size | 元素总个数，即shape中各个数相乘 |
5. 函数
a.reshape(维度1，维度2...)
注意
- 可以改变数组的形状，但是数组总个数不改变。
- 如果值为-1，代表当前维度的个数自动推导
- 和原数组共享内存空间
（三）numpy 基本操作
1. 数组与标量、数组之间的运算
（1）概述
数组不用循环即可对每个元素执行批量运算，这通常叫做矢量化，即用数组表达式代替循环的做法
矢量化数组运算性能比纯Python快上一两个数量级
同型数组之间的任何算数运算都会将运算运用到元素级
（2）使用
直接使用+ - * / 操作数组
2. 矩阵的乘法
a1.dot(a2)
np.dot(a1, a2)
arr = np.ones((3, 4))
arr1 = np.ones((4, 5))
arr.dot(arr1)
3. 数组的索引与切片
（1）索引
① 普通索引（和数组使用相同）
② 布尔型索引
索引位置，可以放条件判断用来过滤数据
单独使用条件判断，返回每个位置判断的结果是True还是False
逻辑运算符
| 名称 | 作用 |
|---|---|
& |
与 |
| |
或 |
~ |
非 |
③ 花式索引
指用整数数组进行索引
（2）切片
可以在各个维度上单独切片，如果保留某维度使用 : 冒号，不指定起始和终止值
切片是原来数组的一个视图，和原数组共享内存
3. 数组的转置与轴对称
a.transpose()
a.T
转置的和原来数组共享引用
4. 通用函数：快速的元素级数组函数
（1）一元函数
| 函数名 | 作用 |
|---|---|
| np.abs() | 绝对值 |
| np.fabs() | 绝对值 |
| np.sqrt() | 开方 |
| np.square() | 平方 |
| np.ceil() | 右取整 |
| np.floor() | 左取整 |
| np.rint() | 四舍五入 |
（2）二元函数
| 函数名 | 作用 |
|---|---|
| np.add() | 加 |
| np.substract() | 减 |
| np.multiply() | 乘 |
| np.divide() | 除 |
| np.floor_divide() | 整除 |
| np.pow() | 方次 |
| np.mod() | 取余 |
5. 聚合函数
对整个数组进行统计操作，返回单一结果值
聚合可以指定参数axis=0/1，0为x轴，1为y轴
常用函数
a.max()
a.min()
a.sum()
a.mean() 平均数
a.std() 标准差
标签：函数,Python,numpy,索引,数组,科学,np,数据 来源： https://blog.csdn.net/qq_42722128/article/details/99887323
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