numpy入门25个案例

2023-08-23 16:27:22 浏览数 (1)

开始更新numpy相关的文章，本文介绍numpy中的25个小案例，主要内容是如何利用numpy来生成向量（一维数组），矩阵和高维数组等

numpy介绍

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：

  • 一个强大的N维数组对象 ndarray
  • 广播功能函数
  • 整合 C/C /Fortran 代码的工具
  • 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能

导入numpy

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import numpy as np

打印numpy的版本和配置信息

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print(np.version)
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<module 'numpy.version' from '/Applications/downloads/anaconda/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/numpy/version.py'>
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print(np.show_config)
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<function show at 0x1060cc560>

查看函数帮助文档

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# np.info(np.abs)

创建0向量

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np.zeros(10)
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array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])
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np.zeros((5,2))
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array([[0., 0.],
       [0., 0.],
       [0., 0.],
       [0., 0.],
       [0., 0.]])
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np.zeros((2,2,3))
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array([[[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]],

       [[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]]])

改变0向量指定位置的值

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z = np.zeros((3,4))
z
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array([[0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.]])
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z[2,3] = 1
z[1,1] = 2

z
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array([[0., 0., 0., 0.],
       [0., 2., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1.]])

找到非0的值

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np.nonzero(z)
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(array([1, 2]), array([1, 3]))
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创建全1向量、数组

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np.ones(6)
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array([1., 1., 1., 1., 1., 1.])
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np.ones((3,2))
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array([[1., 1.],
       [1., 1.],
       [1., 1.]])
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np.ones([2,3,2])
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array([[[1., 1.],
        [1., 1.],
        [1., 1.]],

       [[1., 1.],
        [1., 1.],
        [1., 1.]]])

创建单位矩阵-eye

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np.eye(4)
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array([[1., 0., 0., 0.],
       [0., 1., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 1.]])
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np.eye(4,dtype=int)
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array([[1, 0, 0, 0],
       [0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0],
       [0, 0, 0, 1]])
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自定义数据类型

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np.ones([2,3])  # 默认是浮点数
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array([[1., 1., 1.],
       [1., 1., 1.]])
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np.ones([2,3],dtype=int)  # 指定为int类型
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array([[1, 1, 1],
       [1, 1, 1]])

列表转数组

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lst = [1,2,3,4]

np.array(lst)
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array([1, 2, 3, 4])
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# 指定数组类型

lst = [1,2,3,4]
np.array(lst, dtype=float)
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array([1., 2., 3., 4.])

嵌套列表转数组

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lst1 = [[1,2,3],[4,5,6]]

np.array(lst1)
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array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
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# 指定数据类型

lst1 = [[1,2,3],[4,5,6]]

np.array(lst1, dtype=float)
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array([[1., 2., 3.],
       [4., 5., 6.]])

元组转数组

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t1 = (9,8,7)
np.array(t1)
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array([9, 8, 7])

嵌套元组转数组

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t2 = ((9,8,7),(6,5,4))
np.array(t2)
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array([[9, 8, 7],
       [6, 5, 4]])

列表和元组混合

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lt = [(1,2,3),(7,8,9)]

np.array(lt)
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array([[1, 2, 3],
       [7, 8, 9]])

迭代器转数组

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range_number = range(3,8)

np.array(range_number)
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array([3, 4, 5, 6, 7])
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# 指定类型

range_number = range(3, 8)
np.array(range_number, dtype=float)
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array([3., 4., 5., 6., 7.])

特殊矩阵1

边界值为1，其他为0

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b = np.ones([6,6])
b
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array([[1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1.]])
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b[1:-1,1:-1] = 0

b
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array([[1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 0., 0., 0., 0., 1.],
       [1., 0., 0., 0., 0., 1.],
       [1., 0., 0., 0., 0., 1.],
       [1., 0., 0., 0., 0., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1.]])

特殊矩阵2

用0填充矩阵的边界

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c = np.ones((6,6))
c
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array([[1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1.]])
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np.pad(c,pad_width=1,mode="constant",constant_values=0)
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array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0.],
       [0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0.],
       [0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0.],
       [0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0.],
       [0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0.],
       [0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

特殊矩阵3

6*6的矩阵，对角线下方的值为1，2，3，4，5

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np.diag(1   np.arange(5), k=-1)
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array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 2, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 3, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 4, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 5, 0]])

np.arange函数

numpy 包中的使用 arange 函数创建数值范围并返回 ndarray 对象，函数使用方法为：

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numpy.arange(start, stop, step, dtype)
  • start：起始值，默认为0
  • stop：终止值，不包含
  • step：步长，默认为1
  • dtype：返回数组的数据类型
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np.arange(10)
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array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
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# 指定步长
np.arange(0,10,2)
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array([0, 2, 4, 6, 8])
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# 指定类型
np.arange(0,10,2,dtype=float)
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array([0., 2., 4., 6., 8.])

创建随机数组

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np.random.random((2,3,2))
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array([[[0.56045087, 0.15566786],
        [0.34963774, 0.51837142],
        [0.68895046, 0.04980068]],

       [[0.98352437, 0.47189043],
        [0.30430488, 0.49057744],
        [0.20020709, 0.90466043]]])

Pandas数据转数组

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import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4])

np.array(s)
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array([1, 2, 3, 4])
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d = pd.DataFrame([[1,2,3,4],[9,8,7,6]])

np.array(d)
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array([[1, 2, 3, 4],
       [9, 8, 7, 6]])

反转数组

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ten = np.arange(10)
ten
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array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
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ten[::-1]
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array([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0])

reshape函数

主要是用来改变数组的形状

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arr = np.arange(16)
arr
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array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15])
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arr.shape
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(16,)
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arr.reshape((4,4))
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array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])
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arr.reshape((2,8))
代码语言：javascript复制
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]])
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arr.reshape((8,2))
代码语言：javascript复制
array([[ 0,  1],
       [ 2,  3],
       [ 4,  5],
       [ 6,  7],
       [ 8,  9],
       [10, 11],
       [12, 13],
       [14, 15]])
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arr.reshape((1,16))
代码语言：javascript复制
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]])

我们需要特别注意-1的使用，numpy会自动生成相应的shape值

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arr.reshape((8,-1))
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array([[ 0,  1],
       [ 2,  3],
       [ 4,  5],
       [ 6,  7],
       [ 8,  9],
       [10, 11],
       [12, 13],
       [14, 15]])
代码语言：javascript复制
arr.reshape((-1,8))
代码语言：javascript复制
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]])

np.linspace函数

用于构建一个等差数列的数组，使用方法为：

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np.linspace(
    start,  # 起始值
    stop,  # 终止值，如果endpoint为true，该值包含于数列中
    num=50,  # 生成的样本量，默认为50
    endpoint=True,  #是否包含末尾的值；默认为True
    retstep=False,  #  为True时，生成的数组中会显示间距，反之不
    dtype=None  # 数据类型
)
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np.linspace(1,10,5)
代码语言：javascript复制
array([ 1.  ,  3.25,  5.5 ,  7.75, 10.  ])

可以不包含末尾的数值：

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np.linspace(1,10,5,endpoint=False)
代码语言：javascript复制
array([1. , 2.8, 4.6, 6.4, 8.2])

全部是1的等差数列：

代码语言：javascript复制
# 全部是1的等差数列
np.linspace(1,1,10)
代码语言：javascript复制
array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])

加上restep参数，则会显示步长：

代码语言：javascript复制
np.linspace(1,10,5,retstep=True)
代码语言：javascript复制
(array([ 1.  ,  3.25,  5.5 ,  7.75, 10.  ]), 2.25)

np.logspace函数

主要是用于生成等比数列，使用方法为：

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np.logspace(
    start, # base ** start（指数）
    stop, # base ** stop；如果endpoint为true，该值包含于数列中
    num=50,
    endpoint=True,
    base=10.0,  # 默认底数为10
    dtype=None
)
代码语言：javascript复制
np.logspace(1,5,num=10)
代码语言：javascript复制
array([1.00000000e 01, 2.78255940e 01, 7.74263683e 01, 2.15443469e 02,
       5.99484250e 02, 1.66810054e 03, 4.64158883e 03, 1.29154967e 04,
       3.59381366e 04, 1.00000000e 05])

指定不同的底数；第一个数为2的0次方，为1：

代码语言：javascript复制
np.logspace(0,8,num=10,base=2)
代码语言：javascript复制
array([  1.        ,   1.85174942,   3.42897593,   6.34960421,
        11.75787594,  21.77264   ,  40.3174736 ,  74.65785853,
       138.24764658, 256.        ])
numpy 函数 入门 数据类型 数组

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