python扩展库numpy入门教程

一、numpy是什么？

扩展库numpy是python支持科学计算的重要扩展库，是数据分析和科学计算领域如scipy、pandas、sklearn 等众多扩展库中的必备扩展库之一，提供了强大的n维数组及其相关运算、复杂的广播函数、c/c++和fortran代码集成工具以及线性代数、傅里叶变换和随机数生成等功能。本章童点介绍数组与矩阵及其相关运算，为学习和理解后面章节中的数据分析、机器学习打下良好的基础。

简单来说就是你用来为人工智能领域打基础的东西，私话说得好，基础不牢，地动山摇嘛~

所以这个地方可要好好学习哦~~

二、numpy数组

在numpy中使用的不是python自带的数据类型list，而是numpy中的ndarray

那为什么使用ndarray而不是使用list呢？

因为ndarray是由c/c++写出来的，占用内存更小，使用速度更快

创建一个ndarray的方法有很多，这里说下使用array方法转化的

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @author： smly
# @datetime： 2021/9/26 22:22 
# @version： 1.0

import numpy as np

li = [1, 2, 3]
tp = (1, 2, 3)

nday1 = np.array(li)
nday2 = np.array(tp)

print("*****类型*****")
print(type(nday1))
print(type(nday2))

print("*****数组*****")
print(nday1)
print(nday2)

输出结果：

*****类型*****
<class 'numpy.ndarray'>
<class 'numpy.ndarray'>
*****数组*****
[1 2 3]
[1 2 3]

2.1 数组使用

如果元素相同的话，可以进行加减乘除

在元素个数相同的情况下，可以进行数组间的加减

在元素个数相同的情况下，可以进行数组间的乘除

对某个数进行的乘除，可以自动进行到所有元素

看例子理解：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @author： smly
# @datetime： 2021/9/26 22:22 
# @version： 1.0
import numpy as np	
li = [1, 2, 3]	# 列表
tp = (1, 2, 3)	# 元组
nday1 = np.array(li)	# 内置方法将列表转为ndarray
nday2 = np.array(tp)	# 内置方法将元组转为ndarray
nday3 = np.array(range(5)) # 使用range内置函数方法生成ndarray连续数组
nday4 = np.array(range(5, 10))  # 使用range内置函数方法生成ndarray连续数组
print("*****类型*****")
print(type(nday1))
print(type(nday2))
print(type(nday3))
print(type(nday4))
print("*****数组*****")
print(nday1)
print(nday2)
print(nday3)
print(nday4)
print("*****数组加减*****")
print(nday2 + nday1)
print(nday2 - nday1)
print(nday4 - nday3)
print(nday3 + nday4)
# 在元素个数相同的情况下，可以进行数组间的加减
print("*****数组乘除*****")
print(nday2 * nday1)
print(nday2 // nday1)
print(nday4 * nday3)
print(nday4 // nday3)
# 在元素个数相同的情况下，可以进行数组间的乘除
print(nday1 * 3)
print(nday2 // 2)
print(nday3 * 2)
print(nday4 // 2)
# 对某个数进行的乘除，可以自动进行到所有元素

运行结果：

*****类型*****
<class 'numpy.ndarray'>
<class 'numpy.ndarray'>
<class 'numpy.ndarray'>
<class 'numpy.ndarray'>
*****数组*****
[1 2 3]
[1 2 3]
[0 1 2 3 4]
[5 6 7 8 9]
*****数组加减*****
[2 4 6]
[0 0 0]
[5 5 5 5 5]
[ 5  7  9 11 13]
*****数组乘除*****
[1 4 9]
[1 1 1]
[ 0  6 14 24 36]
[0 0 0 0 0]
[3 6 9]
[0 1 1]
[0 2 4 6 8]
[2 3 3 4 4]

2.2 创建数组

刚刚的array()方法是将列表和元组等迭代对象转为ndarray数组

接下来要说的是自动创建数组

1. 使用empty创建空数组

里面会有初始值，但是数组初始为none

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @author： smly
# @datetime： 2021/9/28 12:29 
# @version： 1.0
import numpy as np
em1 = np.empty(5)       # 创建一个长度为5的空数组
em2 = np.empty((2, 2))  # 创建一个2*2的空二维数组

print("一维数组，长度为5", em1)
print("二维数组，长度为2*2", em2)

输出结果：

[9.96754604e-312 9.96754614e-312 2.60799828e-310 9.34609789e-307
 0.00000000e+000]
[[6.95299778e-310 9.96747617e-312]
 [0.00000000e+000 6.95299776e-310]]

2. 使用arange函数创建

arange是numpy自带的的一个方法，作用与range这个python内置函数相差无几，都是生成数组

先导入numpy包

import numpy as np

然后创建数组

print("*****ararge创建数组*****")

aran_arr1 = np.arange(5)
aran_arr2 = np.arange(5, 10)

print("*****类型*****")
print(type(aran_arr1))
print(type(aran_arr2))

print("*****数组*****")
print(aran_arr1)
print(aran_arr2)

3. 使用zeros函数生成数组

zeros函数是numpy自带的方法，作用是生成指定数量的全0一维数组，全0二维数组等

看下面的例子：

生成一个具有三个元素的一维数组和一个具有五个元素的一维数组：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @author： smly
# @datetime： 2021/9/27 21:31 
# @version： 1.0

import numpy as np
zero_arr = np.zeros(3)
zrro_arr2 = np.zeros(5)
print(zero_arr)
print(zrro_arr2)

运行结果：

[0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0.]

当然这只是一位数组，你还可以生成二维数组，也就是矩阵

使用如下代码可以生成一个三行三列的矩阵

zero_arr3 = np.zeros((3, 3))

输出看看：

print(zero-arr3)

运行结果：

[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]

4. ones函数生成数组

使用ones函数生成全1函数，方法同zeros

import numpy as np

ones_arr1 = np.ones(3)

输出结果：

[1. 1. 1.]

生成一个三行三列的矩阵

import numpy as np

ones_arr2 = np.ones((3, 3))

输出结果：

[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]

5. diag函数生成对角矩阵

什么是对角矩阵?你应该听说过对角线，矩阵就是生成在对角线上的矩阵

函数参数是一个元祖

看代码和运行结果能够理解的更深刻

import numpy as np

diag_arr = np.diag((4, 3, 2, 1))

将diag_arr的输出的结果为：

[[4 0 0 0]
 [0 3 0 0]
 [0 0 2 0]
 [0 0 0 1]]

看，对角线是不是你函数的参数，这下理解了吧

6. n维数组

n维数组就是多维数组，可以理解为数组里面还是数组，里面还是数组，可以参照这个形式

[[[1 2]
  [3 4]]
 [[5 6]
  [7 8]]]

这个概念确实有点抽象，有点难理解。这就是一个三维数组，是通过三维列表使用array方法转换成ndarray的

代码：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @author： smly
# @datetime： 2021/9/27 13:29 
# @version： 1.0
import numpy as np

li = [
    [[1, 2], [3, 4]],
    [[5, 6], [7, 8]]
]
te1 = np.array(li)
print(te1)

当然，二维数组也算是n维数组

2.3 访问数组元素

numpy自带了一个insert函数，可以往数组中插入元素

看实例：

li = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [2, 4, 6, 8]]
gb1 = np.array(li)
np.insert(gb1, 1, [1, 2, 3, 4])

输出结果：

[1 1 2 3 4 2 3 4 5 6 7 8 2 4 6 8]

还有一个自带的add函数，可以进行数组的相加减

数组嘛，可以使用下标来获取数组元素

import numpy as np

li1 = [1, 2, 3, 4]
gb2 = np.array(li1)
print(gb2[1])

输出结果为：

2

当然，它是一个数组，你理所应当的也可以使用循环语句来遍历数组

三、了解矩阵

数组是数组，矩阵是矩阵。

数组是一种数据结构，可以存储多种数据，可以有多维

矩阵是数学中的一个概念，只能存放数字，并且只能是二维的形式

生成矩阵的方法就和生成n维数组的方法是一样的

先使用列表创建二维列表，然后再使用numpy的方法转成矩阵，当然也有好几中生成矩阵的方法

import numpy as np
li = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]
j1 = np.matrix(li)
print(j1)
print(type(j1))
print(j1.dtype)

输出该矩阵：

输出矩阵： [[1 2 3 4]
 [5 6 7 8]]
矩阵在python的类型： <class 'numpy.matrix'>
在numpy中的类型： int32

矩阵可以进行各种数学运算，在numpy中都得到了很好的支持，这里就不细说了

3.1 广播

何为广播，广播就是能将你的东西发送到各个区域，一般在计算机中是将信息发送到局域网络中的每个计算机中。

而在numpy中也有广播，只不过他是将元素自动补到数组，矩阵上，就像你在上面看到的，一个数组乘除一个元素，数组中的所有元素都会乘这个数

import numpy as np

li1 = [1, 2, 3, 4]
print(np.array(li1)*10)

输出结果：

[10 20 30 40]

这个就是广播，就是将数字10播到li转成的数组中，能够让数组所有元素都乘10。

而不同维度的数组也可以这样

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @author： smly
# @datetime： 2021/9/27 13:40 
# @version： 1.0
import numpy as np
li = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [2, 4, 6, 8]]
gb1 = np.array(li)
li1 = [1, 2, 3, 4]
gb2 = np.array(li1)
print(gb1*gb2)

将一维数组的每个元素挨个广播到二维数组，前提是：

二维数组中的一维数组的个数与一维数组的个数是相同的

运行结果：

[[ 1  4  9 16]
 [ 5 12 21 32]
 [ 2  8 18 32]]

以上就是python扩展库numpy入门教程的详细内容，更多关于numpy库入门的资料请关注其它相关文章！