标签：知识点 arr Python data random 数组 np array NumPy
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导入NumPy：
import numpy as np
4.1 NumPy ndarray:多维数组对象
ndarray:快速、灵活的大型数据集容器，使用类似标量的操作语法在整块数据上进行计算。
import numpy as np
# Generate some random data
data = np.random.randn(2, 3)
data
#array([[ 0.94900778, 0.59476419, 0.56584998],
# [-1.78173004, 1.73499177, 0.13791552]])
data * 10
data + data
ndarray是多维 同类数据 容器，它包含的每个元素均为相同类型。
属性：
- shape：表征数组每一维度的数量
- dtype：数组的数据类型
- ndim：数组的维度
data.shape
#(2,3)
data.dtype
#dtype('float64')
data.ndim
#2
创建
#array函数：转换序列型对象为ndarray
data2 = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]
arr2 = np.array(data2)
#其他函数
np.ones(10)
np.zeros((3, 6))
np.empty((2, 3, 2))
np.arange(15)
详见P91
ndarray的数据类型
所有数据类型详见P93
可以在创建数组时显示指示数据类型：
arr1 = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float64)
arr2 = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
可以使用astype函数显示转换数组的数据类型：
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
float_arr = arr.astype(np.float64)
arr is float_arr
#False
#应用：将字符串转换为数字
numeric_strings = np.array(['1.25', '-9.6', '42'], dtype=np.string_)
numeric_strings.astype(float)
注意：astype函数总是产生一个新的数组
向量化：数组算术
向量化：利用简单数组表达式完成多种数据操作的任务，而无需写大量循环。
#在两个等尺寸数组之间的算术操作都是逐元素操作
arr = np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]])
arr * arr
arr - arr
#带标量的算术操作：把计算参数传递给数组的每一个元素
1 / arr
arr ** 0.5
#同尺寸数组间的比较，会产生一个bool数组
不同尺寸的数组的操作，会用到广播特性。
基础索引与切片
一维数组:
arr = np.arange(10)
#[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
arr[5]
#5
arr[5:8]
#[5 6 7]
arr[5:8] = 12
arr
#array([ 0, 1, 2, 3, 4, 12, 12, 12, 8, 9])
区别于内建列表，数组的切片是原数组的视图。这意味着数据并不是被复制了，对于视图的任何修改都会反映到原数组上。如果想要数组切片的拷贝而不是视图，需要显式复制数组：arr[5:8].copy()
多维数组和一维数组类似：
arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
#索引
arr2d[0][2]
arr2d[0, 2]
#切片
arr2d[:2, 1:]
#array([[2, 3],
# [5, 6]])
布尔索引
使用bool型的数组，可以对同 轴索引长度 的数组进行匹配。
生成的是原数组的拷贝。
names = np.array(['Bob', 'Joe', 'Will', 'Bob', 'Will', 'Joe', 'Joe'])
data = np.random.randn(7, 4)
names
#['Bob' 'Joe' 'Will' 'Bob' 'Will' 'Joe' 'Joe']
data
#[[-0.35176035 0.29067726 0.01902966 0.168551 ]
# [-0.55648651 0.0288038 0.17654006 0.66681319]
# [-1.97881433 -0.1972809 1.48667916 -1.36503254]
# [-0.52698119 -0.90773183 0.283557 -0.19347636]
# [-0.582597 -0.48995296 1.84067452 0.33647134]
# [ 1.26790447 -0.90134568 0.49701361 0.81876599]
# [ 0.97068434 -0.33643127 -0.75268657 1.52906681]]
data[names == 'Bob']
#array([[-0.35176035, 0.29067726, 0.01902966, 0.168551 ],
# [-0.52698119, -0.90773183, 0.283557 , -0.19347636]])
还可以用切片或整数值对bool数组进行混合和匹配。
data[names == 'Bob', 2:]
data[names == 'Bob', 3]
bool算数运算符
#取反
names != 'Bob'
data[~(names == 'Bob')]
#and& or|
mask = (names == 'Bob') | (names == 'Will')
神奇索引
使用整数数组对数据进行索引。
生成的是新的数组。
如果使用负的索引，将从尾部选择。
有多个 索引数组时，会根据每个索引元组对应的元素选出一个一维数组。
如果是想获得多个 索引数组 所形成的矩阵，可以这样实现。
arr[[1, 5, 7, 2]][:, [0, 3, 1, 2]]
#array([[ 4, 7, 5, 6],
# [20, 23, 21, 22],
# [28, 31, 29, 30],
# [ 8, 11, 9, 10]])
数组转置和换轴
转置返回的是底层数据的视图，不是拷贝。
#T属性
arr.T
#transpose函数
arr = np.arange(16).reshape((2, 2, 4))
arr
'''
[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]]
[[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]]]
'''
arr.transpose((1, 0, 2))
'''
[[[ 0, 1, 2, 3],
[ 8, 9, 10, 11]],
[[ 4, 5, 6, 7],
[12, 13, 14, 15]]]
'''
#arr[1][0][0]=8 -> arr[0][1][0]=8
#.T转置是换轴的特殊案例
#swapaxes函数:接受一对轴编号作为参数，交换这两轴。
#见下图
4.2 通用函数：快速的逐元素数组函数
所有通用函数详见P107。
分为：
- 一元通用函数
sqrt,exp,…… - 二元通用函数
add,maximum,modf,……
4.3 使用数组进行面向数组编程
将条件逻辑作为数组操作：where方法
np.where是三元表达式x if condition else y的向量化版5本。
#where的第2 3个参数并不需要是数组，它们可以是标量。
#应用：根据一个数组生成新的数组。
arr = np.random.randn(4, 4)
print(arr)
'''
[[ 0.55624077 1.24948354 -1.42920909 -0.69959311]
[ 0.95779919 0.35392485 1.57142211 -0.40695931]
[ 0.64367646 0.71305863 0.21575723 -0.72190439]
[ 2.01123234 -0.15993325 0.68184634 0.29014394]]
'''
np.where(arr > 0, 2, -2)
'''
[[ 2, 2, -2, -2],
[ 2, 2, 2, -2],
[ 2, 2, 2, -2],
[ 2, -2, 2, 2]]
'''
#还可以将标量和数组结合起来。
np.where(arr > 0, 2, arr) # set only positive values to 2
数学和统计方法
可以使用聚合函数统计数组数据，既可以直接调用数组实例的方法，也可以使用顶层的NumPy函数。
arr.mean() np.mean(arr)
所有 基础数组统计方法 详见P133
方法既可以对整个数组进行聚合，也可以接受一个axis，计算给定轴向上的统计值，形成一个下降一维的数组。
注意axis参数和计算方向的对应关系。
any() all()
#应用：计算布尔值数组中True的个数
arr = np.random.randn(100)
(arr > 0).sum() # Number of positive values
#any()：是否至少有一个True
#all()：是否全是True
bools = np.array([False, False, True, False])
bools.any()
#True
bools.all()
#False
排序sort()
np.sort()返回的是新的排好序的数组。
#一维数组
arr = np.random.randn(6)
arr.sort()
'''
array([-1.29665142, -0.10679855, 0.84309949, 1.32614008, 1.47609033,
2.00921709])
'''
#二维数组
arr = np.random.randn(5, 3)
'''
[[-0.21121688 0.99048294 0.17504805]
[ 0.00350931 1.12237161 -0.07766287]
[ 0.08693362 -0.22564583 -2.38200677]
[ 0.19273262 -0.43494563 0.01190635]
[-0.38512356 0.87033742 -1.1956684 ]]
'''
arr.sort(1)
'''
[[-0.21121688, 0.17504805, 0.99048294],
[-0.07766287, 0.00350931, 1.12237161],
[-2.38200677, -0.22564583, 0.08693362],
[-0.43494563, 0.01190635, 0.19273262],
[-1.1956684 , -0.38512356, 0.87033742]]
'''
unique()
对数组中唯一值排序后形成的数组。
ints = np.array([3, 3, 3, 2, 2, 1, 1, 4, 4])
np.unique(ints)
#array([1, 2, 3, 4])
in1d()
检查 一个数组中的值 是否在 另外一个数组中，并返回一个布尔值数组。
values = np.array([6, 0, 0, 3, 2, 5, 6])
np.in1d(values, [2, 3, 6])
#array([ True, False, False, True, True, False, True])
4.5 线性代数
点乘
x.dot(y)
np.dot(x, y)
x @ np.ones(3)
numpy.linalg
numpy.linalg拥有一个矩阵分解的标准函数集，以及其他常用函数，例如求逆inv和行列式求解det等。
常用函数见P188。
4.6 伪随机数生成
相关函数见P119.
#nomal()
samples = np.random.normal(size=(4, 4))
#这样生成的是伪随机数，可以用np.random.seed更改随机数种子。
np.random.seed(1234)
#randn()
#numpy.randn()的 数据生成函数 使用 一个全局随机数种子。为了避免全局状态，可以使用np.random.RandomState创建一个随机数生成器，使数据独立于其他的随机数状态。
rng = np.random.RandomState(1234)
rng.randn(10)
标签：知识点,arr,Python,data,random,数组,np,array,NumPy 来源： https://blog.csdn.net/weixin_43689820/article/details/116860107
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