数据科学库——numpy

1427_翟同学

发表文章数:21

热门标签

,
首页 » 数据科学库 » 正文

为什么要学习numpy

numpy非常快速和方便,也是科学计算的基础库

什么是numpy

一个在python中做科学计算的基础库,重在数值计算。也是大部分python科学计算库的基础库,多用于在大型,多维数组上执行数值运算

numpy基础

numpy创建数组(矩阵)

三种方法使用numpy生成数组

import numpy as np
a=np.array([1,2,3,4,5])
print(a)
print(type(a))
b=np.array(range(1,6))
print(b)
print(type(b))
c=np.arange(1,6)
print(c)
print(type(c))
#以上三种 a b c 内容相同

数据科学库——numpy

numpy中常见的更多数据类型

数据科学库——numpy
数据类型的操作

#numpy中指定数据类型
d=np.array(range(1,6),dtype="i1")
print(d)
print(d.dtype)
print("*"*100)

#numpy中的bool类型
e=np.array([1,1,0,0,1],dtype=bool)
print(e)
print(e.dtype)
print("*"*100)

#调整数据类型
e1=e.astype("int8")
print(e1)
print(e1.dtype)
print("*"*100)

#numpy中的小数
f=np.array([random.random() for i in range(10)])
print(f)
print(f.dtype)
#保留2位小数
f1=np.round(f,2)
print(f1)

数据科学库——numpy

numpy中数组的形状

查看数组的形状,使用shape方法
修改数组的形状,使用reshape方法

t1=np.arange(12)
print(t1)
print(50*"*")
print(t1.reshape(3,4))
print(50*"*")
t2=np.arange(24)
print(t2.reshape(2,3,4))
print(50*"*")
print(t2.reshape(4,6))

数据科学库——numpy

使用flatten()的方法可以进行展开:

print(t2.flatten())

数据科学库——numpy

numpy中数组的计算

数组和数的计算

当数组和数进行计算的时候,就是跟数组中每个数字进行操作,例如:t2+2,就是t2中每个数字都+2.
这属于广播机制

数组和数组的计算

当俩个数组的形状是一样的时候:对应位置的数字进行计算
2维数组中,当俩个数组形状不同(行数一样或者列数一样)的时候:对应维度位置数字进行计算。

t1=np.arange(0,6)
print(t1)
t2=np.arange(24).reshape(4,6)

print(t2)
print(50*"*")
print(t2-t1)

数据科学库——numpy
数据科学库——numpy
三维数组从后往前看,形状有一致的可以计算。
例如:
shape(3,3,3)和shape(3,2)是不能计算的
shape(3,3,2)和shape(3,2)是能计算的

轴(axis)

在numpy中可以理解为方向,使用0,1,2…数字表示,对于一个一维数组,只有一个0轴,对于2维数组(shape(2,2)),有0轴和1轴,对于三维数组(shape(2,2, 3)),有0,1,2轴

数据科学库——numpy

数据科学库——numpy

numpy常用方法

numpy读取数据

CSV:Comma-Separated Value,逗号分隔值文件
显示:表格状态
源文件:换行和逗号分隔行列的格式化文本,每一行的数据表示一条记录
数据科学库——numpy

path="文件路径"
t1=np.loadtxt(path,delimiter=",",dtype="int",unpack=True)

delimiter:指定的边界符号(csv中是逗号)
dtype:默认情况下,较大数据会使用科学计数法
unpack:默认为False,有多少数据就会有多少行,当为True的时候,每一列的数据会形成一行(相当于转置的效果)

numpy中的转置

转置是一种变换,对于numpy中的数组来说,就是在对角线方向交换数据,目的也是为了更方便的去处理数据

#二维数组实现转置以下三种方法均可
t1.transpose()
#转置和交换轴的效果是一样的
t1.swapaxes(1,0)
t1.T

numpy常用统计方法

未经允许不得转载:作者:1427_翟同学, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 拜师资源博客
原文地址:《数据科学库——numpy》 发布于2020-12-07

分享到:
赞(0) 打赏

评论 抢沙发

评论前必须登录!

  注册



长按图片转发给朋友

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

微信扫一扫打赏

Vieu3.3主题
专业打造轻量级个人企业风格博客主题!专注于前端开发,全站响应式布局自适应模板。

登录

忘记密码 ?

您也可以使用第三方帐号快捷登录

Q Q 登 录
微 博 登 录