1. 为什么要学习numpy?


  • numpy可以对整个array进行复杂计算,而不需要像list一样写loop
  • 它的ndarray提供了快速的基于array的数值运算
  • memory-efficient container that provides fast numerical operations
  • 学习pandas的必备

证明numpy比list优秀:

import numpy as np
my_arr = np.arange(1000000)
my_list = list(range(1000000)) %time for _ in range(10): my_arr2 = my_arr * 2 # Wall time: 25 ms
%time for _ in range(10): my_list2 = [x * 2 for x in my_list] # Wall time: 933 ms

2. Numpy基本用法


2.1. 创建np.ndarry

注意: numpy只能装同类型的数据

# Method 1: np.array()
## 1-D
a = np.array([1,2,3])
a.shape
a.dtype # int32, boolean, string, float
a.ndim ## 2-D
a = np.array([[0,1,2],[3,4,5]]) # Method 2:使用函数(arange, linspace, ones, zeros, eys, diag,random)创建
a = np.arange(10)
a = np.linspace(0,1,6, endpoint=False)
a = np.ones((3,3))
a = np.zeros((3,3))
a = np.eye(3)
a = np.diag(np.array([1,2,3,4]))
a = np.triu(np.ones((3,3)),1) # Method 3: Random values
a = np.random.rand(4) # unifomr in [0,1]
a = np.random.randn(4) # Gaussian
np.random.seed(1234)

2.2. Indexing and Slicing

  • Slice create a view on the original array(change will affect original array)
# 1-D
a = np.arange(10)
a[5], a[-1] # Index: 4,9
a[5:8] = 12 # Slice: all 5-8 is set as 12
arr[5:8].copy() # Slice without view # 2-D
a = np.ones((3,3))
a[2] # second row
a[2].copy() # slice without view
a[0][2] # special value a[:2]
a[:2, 1:] = 0

Boolean Index

names = np.array(['Bob', 'Joe', 'Will', 'Bob', 'Will', 'Joe', 'Joe'])
data = np.random.randn(7, 4) data[names == 'Bob'] # select a row from data based on the if names equals Bob(boolean value)
data[~(names == 'Bob')] # not equal to Bob
data[(names == 'Bob') | (names == 'Will')] #e qual to Bob and Will
data[data<0] = 0

2.3. Universal Functions

a function that performs element-wise operations on data in ndarrays

a = np.arange(10)
b = np.arange(2,12) # single
a + 1
a*2
np.sqrt(a)
np.exp(a)
np.sin(a) # binary
a>b # return boolean ndarray
np.array_equal(a,b) # eual?
np.maximum(a, b) # find max value between each pair values
np.logical_or(a,b) # Attentions, a and b must be boolean array

2.4. Array-oriented

  • Probelm 1

we wished to evaluate the function `sqrt(x^2 + y^2)`` across a regular grid of values.

The np.meshgrid function takes two 1D arrays and produces two 2D matrices corresponding to all pairs of (x, y) in the two arrays:

points = np.arange(-5, 5, 0.01) # 1000 equally spaced points
xs, ys = np.meshgrid(points, points)
z = np.sqrt(xs ** 2 + ys ** 2) import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline plt.imshow(z, cmap=plt.cm.gray); plt.colorbar()
plt.title("Image plot of $\sqrt{x^2 + y^2}$ for a grid of values")

  • Problem 2

we have two array(x,y) and one boolean array, we want select x if boolean=True, while select y if boolean=False->np.where()

xarr = np.array([1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5])
yarr = np.array([2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5])
cond = np.array([True, False, True, True, False])
result = np.where(cond, xarr, yarr) # array([1.1, 2.2, 1.3, 1.4, 2.5])

np.where的后面两个参数可以是array,数字. 是数字的话就可以做替换工作,比如我们将随机生成的array中大于0的替换为2,小于0的替换为-2

arr = np.random.randn(4, 4)
np.where(arr > 0, 2, -2) # 大于0改为2,小于0改为-2
np.where(arr > 0, 2, arr) # 大于0改为2,小于0不变

2.5. Mathematical Operations

a = np.random.randn(5, 4)
np.mean(a)
np.mean(a, axis = 1)
np.sum(a)
a.consum()
a.sort()
a.argmax() # index of maxium names = np.array(['Bob', 'Joe', 'Will', 'Bob', 'Will', 'Joe', 'Joe'])
np.unique(names)
sorted(set(names))



Python Numpy-基础教程的更多相关文章

  1. Python Numpy基础教程

    Python Numpy基础教程 本文是一个关于Python numpy的基础学习教程,其中,Python版本为Python 3.x 什么是Numpy Numpy = Numerical + Pyth ...

  2. Python数据分析基础教程

    Python数据分析基础教程(第2版)(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1_FsReTBCaL_PzKhM0o6l0g 提取码:nkhw 复制这段内容后 ...

  3. Python机器学习基础教程-第2章-监督学习之决策树集成

    前言 本系列教程基本就是摘抄<Python机器学习基础教程>中的例子内容. 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库: ...

  4. Python机器学习基础教程-第2章-监督学习之决策树

    前言 本系列教程基本就是摘抄<Python机器学习基础教程>中的例子内容. 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库: ...

  5. Python机器学习基础教程-第2章-监督学习之线性模型

    前言 本系列教程基本就是摘抄<Python机器学习基础教程>中的例子内容. 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库: ...

  6. Python机器学习基础教程-第2章-监督学习之K近邻

    前言 本系列教程基本就是摘抄<Python机器学习基础教程>中的例子内容. 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库: ...

  7. Python机器学习基础教程-第1章-鸢尾花的例子KNN

    前言 本系列教程基本就是摘抄<Python机器学习基础教程>中的例子内容. 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库: ...

  8. 小白必看Python视频基础教程

    Python的排名从去年开始就借助人工智能持续上升,现在它已经成为了第一名.Python的火热,也带动了工程师们的就业热.可能你也想通过学习加入这个炙手可热的行业,可以看看Python视频基础教程,小 ...

  9. Python机器学习基础教程

    介绍 本系列教程基本就是搬运<Python机器学习基础教程>里面的实例. Github仓库 使用 jupyternote book 是一个很好的快速构建代码的选择,本系列教程都能在我的Gi ...

  10. Python 3基础教程1-环境安装和运行环境

    本系列开始介绍Python3的基础教程,为什么要选中Python 3呢?之前呢,学Python 2,看过笨方法学Python,学了不到一个礼拜,就开始用Python写Selenium脚本.最近看到一些 ...

随机推荐

  1. TeamViewer 12\13\14 破解版(解决检测为商业用途的方式)

    一.Windows系统下破解TeamViewer的方式 1.用Windows直接卸载本地的TeamViewer软件2.下载一个Everything软件,并安装好它(这是一个搜索本机文件的工具,超级好用 ...

  2. C#中设置窗口在最前显示而其他窗口不能使用

    对程序中的一个Form1处理,让其在打开的情况下,其他窗体都无法使用,全部焦点都在他身上. 1.这种方法最简单,直接调用窗体的模态对话框函数显示窗体 Form1.ShowDialog(): 2.设置窗 ...

  3. SSM-Netty实现软硬件通信,真实项目案例

    今天分享的是Myself自己工作项目中的一个模块实例实现的思路还有流程,在这过程中也是遇到了很多问题,能过顺利解决也是团队沟通的结果. 项目模拟背景:假设我们有一个软件平台,我们的线下产品是一些探测器 ...

  4. PHP常用函数归类【持续整理中......】

    一.PHP基础语法   变量,常量     严格区分大小写,但内置结构或关键字无所谓(echo)     命名:不能以数字,空格,.来开头,但是可以有汉字,eg:$变量="aa"; ...

  5. JS中的可枚举属性与不可枚举属性以及扩展

    在JavaScript中,对象的属性分为可枚举和不可枚举之分,它们是由属性的enumerable值决定的.可枚举性决定了这个属性能否被for…in查找遍历到. 一.怎么判断属性是否可枚举 js中基本包 ...

  6. 洛谷P2197 nim游戏(Nim游戏)

    题目描述 甲,乙两个人玩Nim取石子游戏. nim游戏的规则是这样的:地上有n堆石子(每堆石子数量小于10000),每人每次可从任意一堆石子里取出任意多枚石子扔掉,可以取完,不能不取.每次只能从一堆里 ...

  7. Native SBS for Android

    Native SBS for Android是一款非常棒的软件,支持安卓在2D界面下左右分屏显示,并可以设置缩放比例及左右间距,横屏自动切换为左右分屏显示模式,竖屏则为正常显示.启动左右分屏模式后,将 ...

  8. ChakraCore/JSRT使用问题汇总

    QQ交流群:523723780(ChakraCore) ChakraCore是什么? 一个微软开源的,用于Windows IE/Edge内核的高效JS脚本引擎. 前不久微软开源了ChakraCore, ...

  9. phpstudy 上怎么运行 thinkPHP ?

    最近在学习 thinkPHP ,但是本地使用的是 phpstudy ,就想在 phpstudy 中使用 thinkPHP ,这样我的环境就不用再改变也可以学习. 首先,先要 下载 thinkPHP , ...

  10. Electron开发笔记—electron-builder打包流程

    该文章说明基于win平台下,mac及linux没有实验 关于electron-builder打包可以有两种方案: 1. 打包成文件夹及绿色免安装: electron-builder --dir(依赖w ...