NumPy模块的作用
这个模块是用C语言写的模块，主要是用于科学计算。而使用这个模块是基于多维数组的。数组与列表的区别
一、数组里的元素必须是同一类型的数据 二、数组的大小是固定的。numpy的安装
pip install numpy数组对象的创建
数组对象的创建一般有以下的方法（注意首先导入numpy）import numpy as np # 创建对象的方法，均可带参数dtype指定数组元素的类型 # 方法一、 # arr = np.array([1, 2, 3, 4]) # 方法二、类似于range，不过此处步长可为小数 # arr = np.arange(3, 10, 0.2) # 方法三、前两个参数与arange一样，但第三个参数表明元素的个数 # arr = np.linspace(3, 10, 10) # 方法四、由于创建的数组不能为空，以下创建的数组的元素均是0 # arr = np.zeros(3) # [0. 0. 0.] # arr = np.zeros((3, 5)) # 创建的是3个数组，而每个数组含有5个元素 """ [[0. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 0.]] """ # 方法五、与四类似，但元素均是1 # arr = np.ones(4) # arr = np.ones((3, 5)) # 方法六、随机从内容里筛选出废弃的内存地址 arr = np.empty((3, 5))
ndarray数据类型:dtype
布尔型：bool_ 整数型：int_ int8 int16 int32 int64 无符号整数型：uint8 unit16 uint32 uint64 浮点型：float_ float16 float32 float64 复数型：complex_ complex64 complex128多维数组的操作
运算
数组与一般的数值型数据也可以进行加减乘除等运算，运算结果是每一个元素都与数值型数据进行运算，例子如下：# 与数值型数据的运算 arr = np.arange(0, 15) print(arr * 2) # [ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28]
数组也可以与数组之间进行运算，但注意必须要求两个数组的shape是一样，运算过程是对同一个索引的元素进行运算，例子如下：
# 与数组的运算 arr = np.arange(0, 15) arr1 = np.arange(3, 18) print(arr*arr1) # [ 0 4 10 18 28 40 54 70 88 108 130 154 180 208 238]
索引
普通索引
一维的索引和列表是一样的，但二维的也可以和列表一样，也可以使用[行号,列号]获取，如下：# 索引 array2d = np.arange(0, 15).reshape((3, 5)) """ [[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14]] """ # 获取7的方式一，但不推荐 print(array2d[1][2]) # 7，第二列的第3个，和列表是一样的 # 获取7的方式二，推荐 print(array2d[1, 2])
布尔索引
请看以下例子：# 布尔索引 import random arr = np.array([random.randint(0, 10) for _ in range(50)]) # 找出大于5的值 print(arr[arr > 5]) # 找出大于5并且是偶数的 print(arr[(arr > 5) & (arr % 2 == 0)]) # 找出大于5或者是偶数的值 print(arr[(arr > 5) | (arr % 2 == 0)]) # 找出小于等于5的值 print(arr[~(arr > 5)])
原理：数组除了可以进行加减等运算，也可以进行布尔运算，得出True或False，如下
arr = np.array([1, 2, 3, 7, 9, 20, 5, 4, 8, 9]) print(arr > 5) # [False False False True True True False False True True]
然后取其对应为True的值
arr = np.arange(5) print(arr[[True, False, False, True, True]]) # [0 3 4]
花式索引
一维数组的例子：arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # 取其中索引为0，2，3的 print(arr[[0, 2, 3]]) # [1 3 4]
二维数组的例子：
arr2d = np.arange(15).reshape((3, 5)) """ [[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14]] """ # 取所有行的第2和第4个数字 print(arr2d[:, [1, 3]]) # 但如果在切片中使用两个花式索引，和我们想像中的效果不同 print(arr2d[[0, 1], [1, 3]]) # 相当于print([arr2d[0,1], arr2d[1,3]]) # 如果需要获取1、3、11、13这些值，需要两次切片 print(arr2d[:, [1, 3]][[0, 2]])
切片
一维的和列表切片是一样的，这里主要是说明多维的切片 用法：ndarray对象[行切片,列切片]array2d = np.arange(0, 15).reshape((3, 5)) """ [[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14]] """ # 获取第二行到第三行的第四个数：数组对象[行数切片,列切片] print(array2d[1:, 3]) # 获取第1行到第二行的前3个数 print(array2d[0:3, :3])
切片的赋值
对切片进行赋值，会把切片的内容改为设置的值，如下：# 切片赋值 arr1 = np.arange(0, 15) # 把前4个数都改为0 arr1[:5] = 0 print(arr1) # [ 0 0 0 0 0 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]
但注意以下情况：
arr2 = arr1[0:5]
这样arr1和arr2是同一内存地址，任何一个数组改变，另外一个也会改变
arr1 = np.arange(0, 15) # 引用了arr1，这样其实它们是不会复制，而是指向同一内存地址，所以arr2改变了，arr1也会改变 arr2 = arr1[3:8] arr2[0] = 100 print(arr1) # [ 0 1 2 100 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]
而要实现这两个数组是不同的内存地址，可使用copy()方法，则彼此不会影响
arr1 = np.arange(0, 15) arr2 = arr1[3:8].copy() arr2[0] = 100 print(arr1) # [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]
属性
ndarray对象具有以下属性： dtype:元素类型 size:元素个数 ndim:维度 shape:返回一个元组(行数，列数) T:行与列的转换array2d = np.arange(0, 15).reshape((3, 5)) print(array2d.dtype) # int32 print(array2d.size) # 15个元素 print(array2d.ndim) # 维度 print(array2d.shape) # (3,5)表示3行5列 print(array2d.T) # 行与列进行置换
函数
一元函数
接收一个参数 np.sqrt(数组)：计算算术平方根 np.abs(数组)：求绝对值 np.exp(数组)：求指数 np.log(数组）：求指数 np.trunc(数组）：向零取整 np.round/rint(数组)：四舍五入，round还可以指定小数位数 np.floor(数组)：向下取整 np.ceil(数组)：向上取整 np.modf(数组)：把小数和小数点后的分开成两个数组arr = np.linspace(1, 5, 10)
print(np.modf(arr))
"""
(array([0. , 0.44444444, 0.88888889, 0.33333333, 0.77777778,
0.22222222, 0.66666667, 0.11111111, 0.55555556, 0. ]), array([1., 1., 1., 2., 2., 3., 3., 4., 4., 5.]))
"""
np.isnan(数组)：判断此浮点数是不是nan
np.isinf(数组)：判断此浮点数是不是inf
这里要特别说明一下什么是nan和inf？它们都是浮点数，都是特殊的浮点数。
nan是not a number，不是一个数字，它与任何浮点数包括它自己都不相等！！一般用于表示数据缺失，而在numpy中两个数组相除，如果都为0，则会得出nan
a = float('nan')
print(a==a) # false
inf表示无穷大，它大于任何的浮点数，而与自己相等。在数学中，0是不能作为除数，但在numpy 数组中，如果0作为除数，则可以得出无穷大的值
a = float('inf')
b = float('inf')
print(a == b) # True
isinf和isnan的应用
arr1 = np.array([1, 2, 0, 4, 5]) arr2 = np.array([3, 6, 0, 4, 0]) arr3 = arr1 / arr2 # [0.33333333 0.33333333 nan 1. inf] # 在arr3中把nan去掉 print(arr3[~np.isnan(arr3)]) # 在arr3中把inf去掉 print(arr3[~np.isinf(arr3)]) # 在arr3中把inf和nan都去掉 print(arr3[~(np.isnan(arr3) | np.isinf(arr3))])
np.cos(数组)：求余弦
np.sin(数组)：求正弦
np.tan(数组)：求正切
二元函数
二元函数需要接收两个参数 np.add(数组1,数组2)：相加 np.substract(数组1,数组2)：相减 np.multiply(数组1,数组2)：乘法 np.divide(数组1,数组2)：除法 np.power(数组1,数组2)：乘方 np.mod(数组1,数组2)：求余 以上与用符号是一样的 np.maximun(数组1,数组2)：比较相同位置的值，求最大值arr1 = np.array([1, 6, 8, 4, 3]) arr2 = np.array([5, 6, 3, 5, 9]) print(np.maximum(arr1, arr2)) # [5 6 8 5 9]
np.minimun(数组1,数组2)
方法
数组.astype('数据类型')：指定数据类型 数组.sum()：求数组的总各 数组.mean()：求平均值 数组.std()：求标准差。即先求此数组的平均值，再用数组里的每一个数减去均值，得出的结果再乘方，再把乘方结果加起来，把加起来的结果除以数组元素个数 数组.var()：求平方差 数组.min()：求最小值 数组.max()：求最大值 数组.argmin()：求最大值索引 数组.argmax()：求最大值索引np.random包
此表的函数用法与python的random差不多，只不过里面可以多了一个shape参数 np.random.rand# 随机生成3个小数 arr1 = np.random.rand(3) # [0.7977485 0.86182382 0.32340359] print(type(arr1))
np.random.randint
np.random.choice
np.random.shuffle：打乱数组顺序
np.random.uniform