欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  IT编程

python中numpy包使用教程之数组和相关操作详解

程序员文章站 2024-02-29 14:25:04
前言 大家应该都有所了解,下面就简单介绍下Numpy,NumPy(Numerical Python)是一个用于科学计算第三方的Python包。 NumPy提供了许多...

前言

大家应该都有所了解,下面就简单介绍下Numpy,NumPy(Numerical Python)是一个用于科学计算第三方的Python包。

NumPy提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。下面本文将详细介绍关于python中numpy包使用教程之数组和相关操作的相关内容,下面话不多说,来一起看看详细的介绍:

一、数组简介

Numpy中,最重要的数据结构是:多维数组类型(numpy.ndarray

ndarray由两部分组成:

  • 实际所持有的数据;
  • 描述这些数据的元数据(metadata)

数组(即矩阵)的维度被称为axes,维数称为rank

ndarray 的重要属性包括: 

  • ndarray.ndim:数组的维数,也称为rank
  • ndarray.shape:数组各维的大小,对一个n行m列的矩阵来说, shape 为 (n,m)
  • ndarray.size:元素的总数。
  • ndarray.dtype:每个元素的类型,可以是numpy.int32, numpy.int16, and numpy.float64等
  • ndarray.itemsize:每个元素占用的字节数。
  • ndarray.data:指向数据内存。

二、数组的使用

使用numpy前要先导入模块,使用下面的语句导入模块:

improt numpy as np #其中np为numpy的别名,是一种习惯用法 

1.使用array方法生成数组

array,也就是数组,是numpy中最基础的数据结构,最关键的属性是维度和元素类型,在numpy中,可以非常方便地创建各种不同类型的多维数组,并且执行一些基本基本操作,生成数组的方法有一下几种:
以list或tuple变量产生以为数组:

>>> print np.array([1,2,3,4]) 
[1 2 3 4] 
>>> print np.array((1.2,2,3,4)) 
[ 1.2 2. 3. 4. ] 

以list或tuple变量为元素产生二维数组或者多维数组:

>>> x = np.array(((1,2,3),(4,5,6))) 
>>> x 
array([[1, 2, 3], 
 [4, 5, 6]]) 
>>> y = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 
>>> y 
array([[1, 2, 3], 
 [4, 5, 6]]) 

2.使用numpy.arange方法生成数组

>>> print np.arange(15) 
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14] 
>>> print type(np.arange(15)) 
<type 'numpy.ndarray'> 

3.使用内置函数生成特殊矩阵(数组)

零矩阵

>>> print np.zeros((3,4)) 
[[ 0. 0. 0. 0.] 
 [ 0. 0. 0. 0.] 
 [ 0. 0. 0. 0.]] 

一矩阵

>>> print np.ones((3,4)) 
[[ 1. 1. 1. 1.] 
 [1. 1. 1. 1.] 
 [ 1. 1. 1. 1.]] 

单位矩阵

>>> print np.eye(3) 
[[ 1. 0. 0.] 
 [0. 1. 0.] 
 [ 0. 0. 1.]] 

4.索引与切片

>>> x = np.array(((1,2,3),(4,5,6))) 
>>> x[1,2] #获取第二行第三列的数 
6 
>>> y=x[:,1] #获取第二列 
>>> y 
array([2, 5]) 

与python语法一致,不再举例。

5.获取数组属性

>>> a = np.zeros((2,2,2)) 
>>> print a.ndim #数组的维数 
3 
>>> print a.shape #数组每一维的大小 
(2, 2, 2) 
>>> print a.size #数组的元素数 
8 
>>> print a.dtype #元素类型 
float64 
>>> print a.itemsize #每个元素所占的字节数 
8 

6.数组变换

多维转换为一维:

>>> x 
array([[1, 2, 3], 
  [4, 5, 6]]) 
>>> x.flatten() 
array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 

一维转换为多维:

>>> print np.arange(15).reshape(3,5) #改变形状,将一维的改成三行五列 
[[ 0 1 2 3 4] 
 [ 5 6 7 8 9] 
 [10 11 12 13 14]] 

转置:

>>> x 
array([[1, 2, 3], 
  [4, 5, 6]]) 
>>> x.transpose() 
array([[1, 4], 
  [2, 5], 
  [3, 6]]) 

7.数组组合

水平组合:

>>> y=x 
>>> numpy.hstack((x,y)) 
array([[1, 2, 3, 1, 2, 3], 
  [4, 5, 6, 4, 5, 6]] 

垂直组合

>>> numpy.vstack((x,y)) 
array([[1, 2, 3], 
  [4, 5, 6], 
  [1, 2, 3], 
  [4, 5, 6]]) 

用concatenate函数可以同时实现这两种方式,通过指定axis参数,默认为0,垂直组合。

>>> numpy.concatenate((x,y)) 
array([[1, 2, 3], 
  [4, 5, 6], 
  [1, 2, 3], 
  [4, 5, 6]]) 
>>> numpy.concatenate((x,y),axis=1) 
array([[1, 2, 3, 1, 2, 3], 
  [4, 5, 6, 4, 5, 6]]) 

8.数组分割

垂直分割

>>> z 
array([[1, 2, 3], 
  [4, 5, 6], 
  [1, 2, 3], 
  [4, 5, 6]]) 
>>> numpy.vsplit(z,2) #注意这里设置的分割数目必须可以被行数整除 
[array([[1, 2, 3], 
  [4, 5, 6]]), array([[1, 2, 3], 
  [4, 5, 6]])] 

水平分割

>>> numpy.hsplit(z,3) 
[array([[1], 
  [4], 
  [1], 
  [4]]), array([[2], 
  [5], 
  [2], 
  [5]]), array([[3], 
  [6], 
  [3], 
  [6]])] 

用split函数可以同时实现这两个效果,通过设置其axis参数区别,与组合类似,这里不在演示。

三、矩阵

通过上面对数组的操作可以知道,numpy中可以通过数组模拟矩阵,但是numpy也有专门处理矩阵的数据结构——matrix。

1.生成矩阵

>>> numpy.mat('1 2 3;4 5 6;7 8 9') 
matrix([[1, 2, 3], 
  [4, 5, 6], 
  [7, 8, 9]]) 

2.数组矩阵转化

矩阵转数组

>>> m=numpy.mat('1 2 3;4 5 6;7 8 9') 
>>> numpy.array(m) 
array([[1, 2, 3], 
  [4, 5, 6], 
  [7, 8, 9]]) 

数组转矩阵

>>> n=numpy.array(m) 
>>> numpy.mat(n) 
matrix([[1, 2, 3], 
  [4, 5, 6], 
  [7, 8, 9]]) 

3.矩阵方法

求逆:

>>> m.I 
matrix([[ -4.50359963e+15, 9.00719925e+15, -4.50359963e+15], 
  [ 9.00719925e+15, -1.80143985e+16, 9.00719925e+15], 
  [ -4.50359963e+15, 9.00719925e+15, -4.50359963e+15]]) 

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对的支持