介绍
NumPy是Python数值计算最重要的基础包,大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。NumPy本身并没有提供多么高级的数据分析功能,理解NumPy数组以及面向数组的计算,将有助于你更加高效地使用诸如Pandas之类的工具。
虽然NumPy提供了通用的数值数据处理的计算基础,但大多数读者可能还是想将Pandas作为统计和分析工作的基础,尤其是处理表格数据时。
NumPy的部分功能如下:
NumPy之于数值计算特别重要是因为它可以高效处理大数组的数据。这是因为:
使用下面格式约定,引入NumPy包:
- import numpy as np
NumPy的ndarray:N维数组对象
NumPy最重要的是其N维数组对象(即ndarray),其中的所有元素必须是相同类型的。该对象是一个快速而灵活的大数据集容器,可以利用这种数组对整块数据执行数学运算,其语法跟标量元素之间的运算一样。
创建ndarray
第一个参数为元组、列表(相同数据类型),第二个参数为ndarray数组中的数据类型。当第二个参数为空时,NumPy将根据数据情况指定一个类型。
返回值为[ ]形式,元素间由空格分割。
- In [20]: arr1 = np.array([6, 7.5, 8, 0, 1]) #从列表创建
- In [21]: pring(arr1)
- Out[21]: [ 6. , 7.5, 8. , 0. , 1. ] #NumPy根据数据情况,指定了float类型
- In [23]: arr2 = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8],(1.2 , 2.3)])
- In [24]: pring(arr2)
- Out[24]: [[1, 2, 3, 4] [5, 6, 7, 8] (1.2 , 2.3)]
np.arange(begin,end,step,dtype=np.float32):begin为元素起始值(包含),end为元素结束值(不包含),step为步长(默认值为1),dtype为元素类型。如果只有一个参数n,则为从0到n-1;如有有两个参数n和m,则为从n到m-1;
np.linspace(begin,end,number):创建包含number个元素的数组,并在指定的开始值(包含)和结束值(包含)之间平均间隔;
np.ones(shape):根据shape生成一个全1数组,shape是元组类型,比如(2,3);
np.zeros(shape):根据shape生成一个全0数组,shape是元组类型,比如(2,3,4);
np.full(shape,val):根据shape生成一个数组,每个元素值都是val;
np.eye(n):创建一个正方的n*n单位矩阵,对角线为1,其余为0;
np.ones_like(a):根据数组a的形状生成一个全1数组;
np.zeros_like(a):根据数组a的形状生成一个全0数组;
np.full_like(a,val):根据数组a的形状生成一个每个元素值都是val的数组;
np.concatenate() 将两个或多个数组合并成一个新的数组。
- In [30]: arr3 = np.zeros((3, 6))
- In [31]: print(arr3)
- Out[30]: [[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.] [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.] [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]]
np.load(fname)
• fname : 文件名,以.npy为扩展名,压缩扩展名为.npz
np.save(fname, array) 或 np.savez(fname, array)
• fname : 文件名,以.npy为扩展名,压缩扩展名为.npz
• array : 数组变量
ndarray数组对象的属性
ndarray数组对象的类型和维度变换
ndarray数组的索引和切片
具体使用参考
ndarray数组的运算
利用ndarray进行数据处理
排序
ndarray数组通过.sort()函数排序,多维数组时传入轴编号
NumPy的随机数函数
NumPy的统计类函数
NumPy的梯度函数
梯度:连续值之间的变化率,即斜率
XY坐标轴连续三个X坐标对应的Y轴值:a, b, c,其中,b的梯度是:(c‐a)/2
PutBucketLogging 接口用于为存储空间(Bucket)开启日志转存功能,可将OSS的访...
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