Numpy 用法小结
1. asarray 函数
可以将输入数据转化为矩阵格式。
输入数据可以是(列表,元组,列表的列表,元组的元组,元组的列表等这些数组形式)。
>>> asarray([(1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)]) ##元组的列表
>>> asarray([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) ##列表的列表
>>> asarray(((1,2,3),(4,5,6),(7,8,9))) ##元组的元组 array([[1, 2, 3], # 结果相同
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
语法:
asarray(a, dtype=None, order=None)
第一参 a : 输入数据,一般都是可以转化为数组的格式,参考上面例子。
第二参 dtype: data-type, optional; By default, the data-type is inferred from the input data. 比如float32,float64
第三参 order:两个值, 'C' row major or column 'F' fortran;
转化为数组后,可以对数组进行大小判断:
# 判断a中数是否大于0,如果大于0,则将该数置为1, # 1 未转换为数组,就判断与0的大小
>>> a = [[3,2],[2,0]]
>>> numpy.asarray(a>0,'i') #'i'表示为dtype类型为int
# 出现array(1.0, dtype=float32) >>> a = [[1,2],[1,0]]
>>> a = numpy.asarray(a) #必须先转换为array
>>> numpy.asarray(a>0,'i') array([[1, 1],
[1, 0]])
2. shape 函数
能够读取矩阵的长度(形状)
>>> a=[[2,3,4],[4,5,6],[3,4,5]]
>>> from numpy import * >>> b=asarray(a) >>> b.shape
(3L, 3L)
>>> b[1].shape
(3L,)
输入可以是,整数,矩阵,也可以是矩阵的某一维(可以计算其长度)
3. Numpy 保存和读取数据
一维和二维数组(矩阵)可以用 savetxt() 保存和loadtxt() 快速保存和读取;
savetxt("e:/python/movie_ratings/item_similarity.txt", item_similarity_np) reloaded_matrix=loadtxt("e:/python/movie_ratings/item_similarity.txt")
更一般的方法是save() 和load(), 此时文件名一定会被置为 .npy
4. arange函数
arange函数用于创建等差数组,类似range函数,经常用于for循环;
两者的区别仅仅是arange返回的是一个数据 array,而range返回的是list
5. zeros, ones
生成0,1数组, 注意是 双括号
>>> numpy.ones((10,10))
array([[ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]])
6. mat 把数组转换为矩阵
numpy 的一个重要对象是 numpy.matrix。
包括矩阵数据的处理,矩阵的计算,以及基本的统计功能,转置,可逆性等等,包括对复数的处理,均在matrix对象中。
具体函数列表参考:
http://blog.csdn.net/qq403977698/article/details/47254539
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其他非numpy的函数:
xlist=[0,1,1,2,3]
set(xlist) 可以去重,生成集合set 类型。
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