数组计算模块NumPy

2024-01-10 12:20:45

NumPy是Python数组计算、矩阵运算和科学计算的核心库。

  • 提供了高性能的数组对象
  • 提供了大量的函数和方法
  • NumPy使用机器学习中的操作变得简单
  • NumPy是通过C语言实现的

NumPy的安装? pip install numpy?

数组的分类

  • 一维数组 跟Python列表的形状一样,区别在于数组的切片是针对原始数组
  • 二维数组 以数组作为数组元素,二维数组包括行和列,类似于表格,又称为矩阵?
  • 三维数组(多维数组) 为数为三的数组元素,也称矩阵列表

轴的概念? :轴是NumPy模块里的axis,指定某个axis就是沿着axis做相关操作?

创建简单的数组

numpy.array(object,dtype=None,copy=True,ndmin=0)

不同方式创建数组

  • 创建指定维度和数据类型未初始化的数组??np.empty()
  • 创建指定维度以0填充的数组? np.zeros()
  • 创建指定维度以1填充的数组? np.ones()
  • 创建指定维度和类型的数组并以指定值填充? np.full()

从数值范围创建数组?

  • 通过数值范围创建数组 arange(start,stop,step,dtype=None)
  • 使用linspace函数创建等差数列linspace(start,stop,num=50,endpoint=True,retstep=False,dtype=None)
  • 使用logspace函数创建等比数列 logspace(start,stop,num=50,endpoint=True,base=10.0,dtype=None)

生成随机数组?

  • 生成(0,1)之间的随机数组 ? ? ? ?np.random.rand()
  • 随机生成满足正态分布的数组 np.random.randn()
  • 生成一定范围内的随机数组 ? ? np.random.randint()
  • 生成正态分布的随机数组 ? ? ? ? np.random.normal()

Numpy的数据类型比Python数据类型增加了更多种类的数值类型,为了区别于Python的数据类型,像bool、int、float等数据类型的名称末尾都加了 “_”

索引

  • 用于标记数组当中对应元素的唯一数字,从0开始
  • 索引的区间范围 ? [0~N-1]
  • 索引的使用语法 ? obj[index]

切片式索引?

  • 语法结构 ?[start:stop:step]
  • start:起始索引
  • stop:终止索引
  • step:步长

二维数组索引 语法格式 ? array[n,m]

二维数组的切片式索引

?

数组重塑

  • 数组重塑是更改数组的形状
  • 使用reshape方法,用于改变数组的形状?????
  • 重塑后数组所包含的元素个数必须与原数组的元素个数相同,元素发生变化,程序就会报错????

数组转置

  • 数组的行列转换
  • 通过数组的T属性和transpose方法实现?

数组的增加

  • 水平方向增加数据 hstack()函数
  • 垂直方向增加数据 vstack()函数?

数组的删除

  • 使用delete()函数?

矩阵 矩阵是数学的概念,而数组是计算机程序设计领域的概念。在NumPy中,矩阵是数组的分支,二维数组也称为矩阵?。

创建矩阵? ? numpy.mat()函数

矩阵运算? ? 可以对矩阵进行加、减、乘、除运算?

矩阵的乘法运算

import numpy as np

A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 使用numpy.dot()函数进行矩阵乘法
C = np.dot(A, B)
print(C)

# 使用@运算符进行矩阵乘法
D = A @ B
print(D)


#
[[19 22]
 [43 50]]
[[19 22]
 [43 50]]

数组的排序??

对数组元素进行排序

  • sort():直接改变原数组,参数axis指定按行排序还是按列排序
  • argsort():返加升序之后的数组值为从小到大的索引值
  • lexsort():用于对多个序列进行排序?

NumPy常用分析函数

?

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_64685283/article/details/135496274
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。