numpy入门指南

作者 : 开心源码 本文共3293个字,预计阅读时间需要9分钟 发布时间: 2022-05-11 共88人阅读

当我们准备把机器学习的各种算法用python语言落地实现时,有一个工具我们肯定要用,那就是numpy。由于numpy底层用C++实现,利使用了CPU或者者GPU的SIMD技术,使得numpy的矩阵运算比python本身自带的list数据结构运算高效很多,特别是在解决大数据时,其优势更是显著。本文主要详情numpy的基本用方法,更多高级使用法大家能参考numpy官方文档

一、numpy的安装及导入

安装:命令行中输入以下代码

pip3 install numpy

导入:为了简便,这里用np作为numpy的缩写

import numpy as np

二、新建矩阵以及numpy矩阵的属性

新建矩阵:用array函数,传入一个list
numpy矩阵属性含义:
ndim:矩阵的维数
shape:矩阵的形状(每一个维度上的size)
size:矩阵的大小(第一个维度上的size)

array = np.array([[1, 2, 3],                  [2, 3, 4]])print('dim:', array.ndim)# 输出 dim: 2print('shape:', array.shape)# 输出 shape: (2, 3)print('size:', array.size)# 输出 size: 6

三、创立不同类型的基本矩阵

array:根据传入的list创立矩阵
zeros:根据传入的shape创立一个零矩阵(每个元素都为零)
empty:根据传入的shape创立一个几乎为零的矩阵(每个元素都几乎为零)
arange
三个参数时:
第一个参数表示起始值,第二个参数表示结尾值,第三个参数表示增长值
一个参数时:
相当于起始值为0,结尾值为该参数,增长值为1
linspace:第一个参数表示起始值,第二个参数表示结束值,第三个参数表示要分成份数
random.random:根据传入的shape生成一个随机矩阵,每一个元素的值都是随机数
(参数dtype使用来定义矩阵元素的存储类型,reshape函数,将矩阵按照传入的shape调整矩阵形状)

a = np.array([[2, 33, 55], [3, 9, 13]], dtype=np.float32)# array([[  2.,  33.,  55.],#        [  3.,   9.,  13.]], dtype=float32)b = np.zeros((3, 4), dtype=np.int64)# array([[0, 0, 0, 0],#        [0, 0, 0, 0],#        [0, 0, 0, 0]])c = np.empty((3, 4))# array([[  0.00000000e+000,   0.00000000e+000,   2.12397093e-314,  2.12524611e-314],#        [  2.14770623e-314,   2.12331478e-314,   2.12331472e-314,  2.12400038e-314],#        [  2.12400043e-314,   2.14741897e-314,   2.13926764e-314,  2.14770776e-314]])d = np.arange(3, 9, 1)# array([3, 4, 5, 6, 7, 8])e = np.arange(12).reshape((3, 4))# array([[ 0,  1,  2,  3],#        [ 4,  5,  6,  7],#        [ 8,  9, 10, 11]])f = np.linspace(1, 21, 10).reshape((5, 2))# array([[  1.        ,   3.22222222],#        [  5.44444444,   7.66666667],#        [  9.88888889,  12.11111111],#        [ 14.33333333,  16.55555556],#        [ 18.77777778,  21.        ]])g = np.random.random((3, 4))# array([[ 0.17233778,  0.46768354,  0.14473541,  0.02593317],#        [ 0.77383741,  0.71766547,  0.90690193,  0.83787435],#        [ 0.76650035,  0.21221298,  0.61345672,  0.51163584]])

四、矩阵的基本运算

矩阵的基本运算有 加(+)、减(-)、乘(*)、除(/)、乘方(**)、能否等于(==或者者!=)、点乘(dot)

a = np.array([10, 20, 30, 40])b = np.arange(1, 5, 1)print('sum = \t', a + b)print('diff = \t', a - b)print('prod = \t', a * b)print('divi = \t', a / b)print('pow = \t', a ** 3)print('!= = \t', a != 10)print('dot = \t', np.dot(a, b))print('dot = \t', a.dot(b))

五、矩阵的高级运算

求和(sum)、最大值(max)、最小值(min)、最大索引值(argmax)、最小索引值(argmin)、加权平均(average)、累加值(cumsum)、差值(diff)、非零元素索引值(nonzero)、排序(sort)、转置(transpose或者者T)、修剪(clip)、平均值(mean)
(参数:axis=0表示纵向,axis=1表示横向)

c = np.arange(12, 0, -1).reshape((3, 4))print(c)# axis=1每一行 axis=0每一列print('sum = \t', np.sum(c, axis=1))print('max = \t', np.max(c, axis=0))print('min = \t', np.min(c, axis=0))print('argmax = \t', np.argmax(c))print('argmin = \t', np.argmin(c))print('average = \t', np.average(c))print('cumsum = \t', np.cumsum(c))print('diff = \t', np.diff(c))print('nonzero = \t', np.nonzero(c))print('sort = \t', np.sort(c))print('transpose = \t', np.transpose(c))print('c.T = \t', c.T)print('clip = \t', np.clip(c, 5, 9))print('mean = \t', np.mean(c, axis=1))

六、矩阵的合并

vstack 纵向合并
hstack 横向合并
concatenate 通过指定axis参数的值决定是纵向合并还是横向合并

# newaxis 加一个维度A = np.array([1, 1, 1])[np.newaxis,:]B = np.array([2, 2, 2])[np.newaxis,:]# vertial 纵向合并print(np.vstack((A, B)))# horizontal 横向合并print(np.hstack((A, B)))# axis=0 纵向 axis=1 横向C = np.concatenate((A, B, B, A), axis=0)print(C)

七、矩阵的分割

vsplit 纵向分割
hsplit 横向分割
split 通过指定axis参数的值决定是纵向分割还是横向分割

A = np.arange(1, 13, 1).reshape((3, 4))print(A)# axis=0 纵向分割 axis=1 横向分割# 等项分割print(np.split(A, 2, axis=1))# 不等项分割print(np.array_split(A, 3, axis=1))# vsplit(axis=0), hsplit(axis=1)print(np.vsplit(A, 3))print(np.hsplit(A, 2))

八、矩阵的浅拷贝与深拷贝

= 浅拷贝,只是拷贝了引使用
copy() 深拷贝

  # 浅拷贝 只是拷贝了引使用  A = np.array([1, 2, 3])  B = A  A[0] = 99  print(A)  print(B)  # 深拷贝  B = A.copy()  A[0] = 88  print(A)  print(B)

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