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[人工智能]python机器学习基础--numpy库

numpy库

开源的科学计算基础库
本篇文章参考中国大学MOOC嵩天老师的课程：python数据分析与展示

数据维度的python表示

一维数组
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二维数据
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多维数据
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高维数据
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数组对象ndarray

数据对象特点

数组对象可以去掉元素间运算所需的循环，使一维向量更像单个数据
设置专门的数组对象，可以提升这类应用的运算速度
数组采用相同的数据类型，有利于节省运算和储存空间

关于ndarray

ndarray是一个多维数组对象，由两部分构成
（1）实际的数据
（2）描述这些数据的元数据（数据维度、数据类型等等）
ndarray数组要求所有数据类型相同，数据下标从0开始
在程序中，ndarray的别名是array
np.array()将数组输出为[ ]形式，元素之间由空格分开
轴（axis）用于保存数据的维度
秩（rank）轴的数量

ndarray对象的属性

属性	描述
.ndim	秩
.shape	对象的形状，对应矩阵的n行m列
.size	对象元素的个数
.dtype	对象中元素类型
.itemsize	对象中每个元素的大小，以字节为单位

ndarray对象的意义

去掉元素间运算所需的循环，使得一维向量更像单个数据
数组对象采用相同的数据类型，有助于节省运算和存储空间

数组创建与变换

创建方法

利用列表、元组等类型创建ndarray

在这里插入图片描述

使用numpy中的函数创建

函数	描述
numpy.arange(n)	返回ndarray类型，元素从0到1
ones(shape)	生成一个全1的数组，
zeros(shape)	生成一个全0的数组
full(shape,val)	根据shape生成一个数组，每个元素都是val
eye(n)	生成一个正方n*n的单位矩阵，对角线为1，其余为0
ones_like(a)	根据a的形状生成一个全1的数组
zeros_like(a)	根据a的形状生成一个全0的数组
full_like(a,val)	根据a的形状生成一个每个元素都是val的数组

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其他方法创建

函数	描述
linspace()	根据起止数据等间距填充数据形成数组
concatenate()	将两个或多个数组合并成一个新的数组

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数组变换

对于创建后的数组进行维度变换或元素类型变换
维度变换

方法	描述
reshape(shape)	不改变数组元素，返回一个shape形状的数组，不改变原数组
resize(shape)	与reshape功能相同，改变原数组
swapaxes(ax1,ax2)	将数组两个维度调换
flatten()	对数组降维，返回折叠后的一维数组，原数组不变

下面我们来看看这些方法的作用

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类型转换

函数	描述
.astype(newtype)	创建新的数组，数据相同，类型也可能相同
.tolist()	数组向列表转换

从下面的例子中我们可以看出，转换数组元素的类型时并未改变原数组，此外，如果参数newtype使用numpy中的数据类型时未知名精度，程序会提出警告
在这里插入图片描述
下面我们生成一个列表
数组转换为列表

数组操作

索引和切片
一维数组索引
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多维数组索引

多维数组切片
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数组运算

数组与标量之间的运算

数组中的每一个元素参与运算
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一元函数
对数组中的数据执行元素级运算

函数	描述
np.abs(x) /np.fabs(x)	求数组x各元素的绝对值
np.sprt(x)	求数组x中各元素平方根
np.square(x)	各元素平方
np.logn(x)（n为底数）	求各元素对数值
np.ceil(x)	求各元素ceiling值
np.rint(x)	各元素四舍五入的值
np.modf(x)	将各元素小数部分和整数部分分为两个独立的数组返回
np.sin()/cos()…	各元素的三角函数值
np.exp(x)	各元素指数值
np.sign(x)	各元素符号值，-1（-），0，1（+）

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二元函数
两个数组之间的元素运算

函数描述
+、-、、/、*	两个数组各元素对应进行运算
np.copysign(x,y)	将y中各元素符号赋值给数组x对应的元素
<、>、<=、>=、!=、==	算术比较，产生布尔类型
np.mod(x,y)	元素级模运算

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numpy数据存取

csv文件存储

语法格式：np.savetxt(frame,array,format,delimiter)

参数	描述
frame	文件（可以是压缩文件），字符串或产生器
array	存入文件的数组
format	写入文件的格式，如%d,%f
delimiter	分割字符串，默认空格

案例1：使用下面代码生成一个csv文件¹

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打开文件我们可以看到里面的数据
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csv文件读取

语法格式²：np.loadtxt(frame,dtype,delimiter,unpack)

参数	描述
frame	文件（可以为压缩文件），字符串或产生器
dtype	数据类型
delimiter	分割字符串
unpack	为True时，读入变量被写入不同属性

案例2：使用loadtxt()函数读取一个csv文件

在这里插入图片描述

多维数据存取

多维数据存储
语法格式：array.tofile(frame,sep,format)

参数名	描述
frame	文件，字符串
seq	分割字符串
format	写入文件的数据格式，如%d

多维数据读取
语法格式：np.fromfile(frame,dtype,count,sep)

参数	描述
frame	文件，字符串
dtype	读取数据类型
count	读入元素个数
sep	数据分割字符串

这种方法存取时需要知道存入文件时数组的维度和元素类型³

案例3：存储并读取一个包含维数据的文件

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随机数函数

np.random的随机数函数

函数	描述
rand(d0,d1,…dn)	根据d0-dn创建随机数数组，浮点数，范围[0,1)，均匀分布
randn(d0,d1…dn)	根据d0-dn创建随机数函数，正态分布
ranint(low,high,shape)	根据shape创建随机整数，范围为(low,high)
seed(s)	随机数种子s
shuffle(a)	根据数组第一个轴随机排列，改变原数组
permutation(a)	根据数组第一个轴随机排列，不改变原数组
choice(a[,size,replace,p])	从一维数组中以概率p抽取元素，形成size形状的新数组，replace代表是否可以重用元素，默认Flase
uniform(low,high,size)	产生具有均匀分布的数组，范围(low,high)，size代表形状
normal(loc,scale,size)	产生具有正态分布的数组，loc代表均值，scale代表标准差，size代表形状
poisson(lam,size)	产生具有泊松分布的数组，lam代表随机事件发生率，size代表形状

案例4：使用随机数函数生成随机数组

在这里插入图片描述
下面我们对生成的数组进行变化

在这里插入图片描述
下面我们分别生成具有均匀分布和正态分布特征的数组

统计函数

函数	描述
sum(a,axis)	根据axis 计算数组a中相关元素之和
mean(a,axis)	根据axis计算数组a相关元素期望
average(a,axis,weights)	根据axis计算数组a相关元素加权平均值
std(a,axis)	根据axis计算数组a相关元素标准差
var(a,axis)	根据axis计算数组a相关元素方差
min(a)/max(a)	计算数组中的最小/最大元素
argmin(a)/argmax(a)	数组中最小/最大元素降一维对应的下标
unravel_index(index,shape)	将一维坐标转换为多维shape状
ptp(a)	数组中最小和最大元素数值之差
median(a)	数组中元素的中位数