其它课程中的python---3、numpy总结(非常全)
其它课程中的python---3、numpy总结(非常全)
一、总结
一句话总结:
学习方式应该是:听课+总结;-->找总结博客+再总结
需要始终记住:凭借,继承,复用
1、numpy的主要功能有哪些?
数组的转置,拼接,计算,切片,索引,组合
线性代数的各种操作:线代本身就是对数组(矩阵)的各种操作
2、numpy数组对象主要的属性?
.shape :各维度的尺度 (2,5)
.size :元素的个数 10
.dtype :元素的类型 dtype(‘int32’)
.itemsize :每个元素的大小,以字节为单位 每个元素占4个字节
.ndim :维度
.shape :各维度的尺度 (2,5)
.size :元素的个数 10
.dtype :元素的类型 dtype(‘int32’)
.itemsize :每个元素的大小,以字节为单位 每个元素占4个字节
3、numpy如何创建数组?
arange()方法:np.arange(n) ; 元素从0到n-1的ndarray类型 不指定的话是一维
reshape():np.arange(20).reshape(4,5):如果想改变维度
4、numpy数组创建中的几个特例?
np.ones(shape): 生成全1
np.full(shape, val): 生成全为val
np.ones_like(a) : 按数组a的形状生成全1的数组
np.linspace(1,10,4): 根据起止数据等间距地生成数组 (1,5,9)不包含10
np.ones(shape): 生成全1
np.zeros((shape), ddtype = np.int32) : 生成int32型的全0
np.full(shape, val): 生成全为val
np.eye(n) : 生成单位矩阵 np.ones_like(a) : 按数组a的形状生成全1的数组
np.zeros_like(a): 同理
np.full_like (a, val) : 同理 np.linspace(1,10,4): 根据起止数据等间距地生成数组 (1,5,9)不包含10
np.linspace(1,10,4, endpoint = False):endpoint 表示10是否作为生成的元素
np.concatenate():
5、numpy如何改变数组的维度?
.reshape(shape) : 不改变当前数组,依shape生成
.resize(shape) : 改变当前数组,依shape生成
.swapaxes(ax1, ax2) : 将两个维度调换
.reshape(shape) : 不改变当前数组,依shape生成
.resize(shape) : 改变当前数组,依shape生成
.swapaxes(ax1, ax2) : 将两个维度调换
.flatten() : 对数组进行降维,返回折叠后的一位数组
6、numpy如何变换数组(数据)的类型?
数据类型的转换 :a.astype(new_type) : eg, a.astype (np.float)
数组向列表的转换: a.tolist()
7、numpy如何进行一维数组的切片?
a = np.array ([9, 8, 7, 6, 5, ])
a[1:4:2] –> array([8, 6]) : a[起始编号:终止编号(不含): 步长]
8、numpy如何进行多维数组索引?
a = np.arange(24).reshape((2, 3, 4))
a[1, 2, 3] 表示 3个维度上的编号, 各个维度的编号用逗号分隔
9、numpy如何进行多维数组的切片?
a [:,:,::2 ] 缺省时,表示从第0个元素开始,到最后一个元素
10、numpy常用数组的运算有哪些?
np.abs(a) np.fabs(a) : 取各元素的绝对值
np.sqrt(a) : 计算各元素的平方根
np.modf(a) : 将数组各元素的小数和整数部分以两个独立数组形式返回
np.abs(a) np.fabs(a) : 取各元素的绝对值
np.sqrt(a) : 计算各元素的平方根
np.square(a): 计算各元素的平方
np.log(a) np.log10(a) np.log2(a) : 计算各元素的自然对数、10、2为底的对数
np.ceil(a) np.floor(a) : 计算各元素的ceiling 值, floor值(ceiling向上取整,floor向下取整)
np.rint(a) : 各元素 四舍五入
np.modf(a) : 将数组各元素的小数和整数部分以两个独立数组形式返回
np.exp(a) : 计算各元素的指数值
np.sign(a) : 计算各元素的符号值 1(+),0,-1(-)
.
np.maximum(a, b) np.fmax() : 比较(或者计算)元素级的最大值
np.minimum(a, b) np.fmin() : 取最小值
np.mod(a, b) : 元素级的模运算
np.copysign(a, b) : 将b中各元素的符号赋值给数组a的对应元素
11、numpy随机数函数常用的有哪些?
rand(d0, d1, …,dn) : 各元素是[0, 1)的浮点数,服从均匀分布
randn(d0, d1, …,dn):标准正态分布
shuffle(a) : 根据数组a的第一轴进行随机排列,改变数组a
choice(a[, size, replace, p]) : 从一维数组a中以概率p抽取元素, 形成size形状新数组,replace表示是否可以重用元素,默认为False。
rand(d0, d1, …,dn) : 各元素是[0, 1)的浮点数,服从均匀分布
randn(d0, d1, …,dn):标准正态分布
randint(low, high,( shape)): 依shape创建随机整数或整数数组,范围是[ low, high)
seed(s) : 随机数种子 shuffle(a) : 根据数组a的第一轴进行随机排列,改变数组a
permutation(a) : 根据数组a的第一轴进行随机排列, 但是不改变原数组,将生成新数组
choice(a[, size, replace, p]) : 从一维数组a中以概率p抽取元素, 形成size形状新数组,replace表示是否可以重用元素,默认为False。 replace = False时,选取过的元素将不会再选取 uniform(low, high, size) : 产生均匀分布的数组,起始值为low,high为结束值,size为形状
normal(loc, scale, size) : 产生正态分布的数组, loc为均值,scale为标准差,size为形状
poisson(lam, size) : 产生泊松分布的数组, lam随机事件发生概率,size为形状
eg: a = np.random.uniform(0, 10, (3, 4)) a = np.random.normal(10, 5, (3, 4))
12、numpy的的常用统计函数有哪些?
average(a, axis =None, weights=None) : 依给定轴axis计算数组a相关元素的加权平均值
sum(a, axis = None) : 依给定轴axis计算数组a相关元素之和,axis为整数或者元组
mean(a, axis = None) : 同理,计算平均值
sum(a, axis = None) : 依给定轴axis计算数组a相关元素之和,axis为整数或者元组
mean(a, axis = None) : 同理,计算平均值
average(a, axis =None, weights=None) : 依给定轴axis计算数组a相关元素的加权平均值
std(a, axis = None) :同理,计算标准差
var(a, axis = None): 计算方差
eg: np.mean(a, axis =1) : 对数组a的第二维度的数据进行求平均
a = np.arange(15).reshape(3, 5)
np.average(a, axis =0, weights =[10, 5, 1]) : 对a第一各维度加权求平均,weights中为权重,注意要和a的第一维匹配 min(a) max(a) : 计算数组a的最小值和最大值
argmin(a) argmax(a) : 计算数组a的最小、最大值的下标(注:是一维的下标)
unravel_index(index, shape) : 根据shape将一维下标index转成多维下标
ptp(a) : 计算数组a最大值和最小值的差
median(a) : 计算数组a中元素的中位数(中值)
eg:a = [[15, 14, 13],
[12, 11, 10] ]
np.argmax(a) –> 0
np.unravel_index( np.argmax(a), a.shape) –> (0,0)
13、numpy的常用梯度函数有哪些?
np.gradient(a) : 计算数组a中元素的梯度,f为多维时,返回每个维度的梯度
离散梯度: xy坐标轴连续三个x轴坐标对应的y轴值:a, b, c 其中b的梯度是(c-a)/2,而c的梯度是: (c-b)/1
二、numpy总结(比较全)
转自或参考:numpy总结(比较全)
https://blog.csdn.net/zcylee/article/details/80777743
本博文摘抄自中国慕课大学上的课程《Python数据分析与展示》(略有修改)
Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数组对象ndarray,是广播功能函数。其整合C/C++.fortran代码的工具 ,更是Scipy、Pandas等的基础 这个颜色代表输出 红色是我后加的
.ndim :维度
.shape :各维度的尺度 (2,5)
.size :元素的个数 10
.dtype :元素的类型 dtype(‘int32’)
.itemsize :每个元素的大小,以字节为单位 每个元素占4个字节
ndarray数组的创建
np.arange(n) ; 元素从0到n-1的ndarray类型 不指定的话是一维
如果想改变维度 np.arange(20).reshape(4,5)
np.ones(shape): 生成全1
np.zeros((shape), ddtype = np.int32) : 生成int32型的全0
np.full(shape, val): 生成全为val
np.eye(n) : 生成单位矩阵
np.ones_like(a) : 按数组a的形状生成全1的数组
np.zeros_like(a): 同理
np.full_like (a, val) : 同理
np.linspace(1,10,4): 根据起止数据等间距地生成数组 (1,5,9)不包含10
np.linspace(1,10,4, endpoint = False):endpoint 表示10是否作为生成的元素
np.concatenate():
- 数组的维度变换
.reshape(shape) : 不改变当前数组,依shape生成
.resize(shape) : 改变当前数组,依shape生成
.swapaxes(ax1, ax2) : 将两个维度调换
.flatten() : 对数组进行降维,返回折叠后的一位数组
- 数组的类型变换
数据类型的转换 :a.astype(new_type) : eg, a.astype (np.float)
数组向列表的转换: a.tolist()
数组的索引和切片
- 一维数组切片
a = np.array ([9, 8, 7, 6, 5, ])
a[1:4:2] –> array([8, 6]) : a[起始编号:终止编号(不含): 步长]
- 多维数组索引
a = np.arange(24).reshape((2, 3, 4))
a[1, 2, 3] 表示 3个维度上的编号, 各个维度的编号用逗号分隔
- 多维数组切片
a [:,:,::2 ] 缺省时,表示从第0个元素开始,到最后一个元素
数组的运算
np.abs(a) np.fabs(a) : 取各元素的绝对值
np.sqrt(a) : 计算各元素的平方根
np.square(a): 计算各元素的平方
np.log(a) np.log10(a) np.log2(a) : 计算各元素的自然对数、10、2为底的对数
np.ceil(a) np.floor(a) : 计算各元素的ceiling 值, floor值(ceiling向上取整,floor向下取整)
np.rint(a) : 各元素 四舍五入
np.modf(a) : 将数组各元素的小数和整数部分以两个独立数组形式返回
np.exp(a) : 计算各元素的指数值
np.sign(a) : 计算各元素的符号值 1(+),0,-1(-)
.
np.maximum(a, b) np.fmax() : 比较(或者计算)元素级的最大值
np.minimum(a, b) np.fmin() : 取最小值
np.mod(a, b) : 元素级的模运算
np.copysign(a, b) : 将b中各元素的符号赋值给数组a的对应元素
- 数据的CSV文件存取
CSV (Comma-Separated Value,逗号分隔值) 只能存储一维和二维数组
np.savetxt(frame, array, fmt=’% .18e’, delimiter = None): frame是文件、字符串等,可以是.gz .bz2的压缩文件; array 表示存入的数组; fmt 表示元素的格式 eg: %d % .2f % .18e ; delimiter: 分割字符串,默认是空格
eg: np.savetxt(‘a.csv’, a, fmt=%d, delimiter = ‘,’ )
np.loadtxt(frame, dtype=np.float, delimiter = None, unpack = False) : frame是文件、字符串等,可以是.gz .bz2的压缩文件; dtype:数据类型,读取的数据以此类型存储; delimiter: 分割字符串,默认是空格; unpack: 如果为True, 读入属性将分别写入不同变量。
多维数据的存取
a.tofile(frame, sep=’’, format=’%s’ ) : frame: 文件、字符串; sep: 数据分割字符串,如果是空串,写入文件为二进制 ; format:: 写入数据的格式
eg: a = np.arange(100).reshape(5, 10, 2)
a.tofile(“b.dat”, sep=”,”, format=’%d’)
np.fromfile(frame, dtype = float, count=-1, sep=’’): frame: 文件、字符串 ; dtype: 读取的数据以此类型存储; count:读入元素个数, -1表示读入整个文件; sep: 数据分割字符串,如果是空串,写入文件为二进制
PS: a.tofile() 和np.fromfile()要配合使用,要知道数据的类型和维度。
np.save(frame, array) : frame: 文件名,以.npy为扩展名,压缩扩展名为.npz ; array为数组变量
np.load(fname) : frame: 文件名,以.npy为扩展名,压缩扩展名为
np.save() 和np.load() 使用时,不用自己考虑数据类型和维度。
- numpy随机数函数
numpy 的random子库
rand(d0, d1, …,dn) : 各元素是[0, 1)的浮点数,服从均匀分布
randn(d0, d1, …,dn):标准正态分布
randint(low, high,( shape)): 依shape创建随机整数或整数数组,范围是[ low, high)
seed(s) : 随机数种子
shuffle(a) : 根据数组a的第一轴进行随机排列,改变数组a
permutation(a) : 根据数组a的第一轴进行随机排列, 但是不改变原数组,将生成新数组
choice(a[, size, replace, p]) : 从一维数组a中以概率p抽取元素, 形成size形状新数组,replace表示是否可以重用元素,默认为False。
eg:
replace = False时,选取过的元素将不会再选取
uniform(low, high, size) : 产生均匀分布的数组,起始值为low,high为结束值,size为形状
normal(loc, scale, size) : 产生正态分布的数组, loc为均值,scale为标准差,size为形状
poisson(lam, size) : 产生泊松分布的数组, lam随机事件发生概率,size为形状
eg: a = np.random.uniform(0, 10, (3, 4)) a = np.random.normal(10, 5, (3, 4))
- numpy的统计函数
sum(a, axis = None) : 依给定轴axis计算数组a相关元素之和,axis为整数或者元组
mean(a, axis = None) : 同理,计算平均值
average(a, axis =None, weights=None) : 依给定轴axis计算数组a相关元素的加权平均值
std(a, axis = None) :同理,计算标准差
var(a, axis = None): 计算方差
eg: np.mean(a, axis =1) : 对数组a的第二维度的数据进行求平均
a = np.arange(15).reshape(3, 5)
np.average(a, axis =0, weights =[10, 5, 1]) : 对a第一各维度加权求平均,weights中为权重,注意要和a的第一维匹配
min(a) max(a) : 计算数组a的最小值和最大值
argmin(a) argmax(a) : 计算数组a的最小、最大值的下标(注:是一维的下标)
unravel_index(index, shape) : 根据shape将一维下标index转成多维下标
ptp(a) : 计算数组a最大值和最小值的差
median(a) : 计算数组a中元素的中位数(中值)
eg:a = [[15, 14, 13],
[12, 11, 10] ]
np.argmax(a) –> 0
np.unravel_index( np.argmax(a), a.shape) –> (0,0)
- numpy的梯度函数
np.gradient(a) : 计算数组a中元素的梯度,f为多维时,返回每个维度的梯度
离散梯度: xy坐标轴连续三个x轴坐标对应的y轴值:a, b, c 其中b的梯度是(c-a)/2
而c的梯度是: (c-b)/1
当为二维数组时,np.gradient(a) 得出两个数组,第一个数组对应最外层维度的梯度,第二个数组对应第二层维度的梯度。
- 图像的表示和变换
PIL, python image library 库
from PIL import Image
Image是PIL库中代表一个图像的类(对象)
im = np.array(Image.open(“.jpg”))
im = Image.fromarray(b.astype(‘uint8’)) # 生成
im.save(“路径.jpg”) # 保存
im = np.array(Image.open(“.jpg”).convert(‘L’)) # convert(‘L’)表示转为灰度图
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