NumPy学习笔记
NumPy学习笔记 收集者：Keengle(http://www.kgblog.net)
http://www.techwork.cn/paul/?p=530
最近在学习scipy。在理解scipy之前，numpy作为scipy基本的模块之一，是不得不去理解掌握的。先总结一下numpy部分的内容吧。接下来学习scipy，最后是pylab和Matplotlib。
介绍
Numpy是一个Python的扩展模块，通过使用NumPy，我们可以进行科学计算。NumPy提供了矩阵、线性代数、傅里叶变换等的解决方法。
NumPy包含：
· N维矩阵对象
· 线性代数运算功能
· 傅里叶变换
· Fortran代码集成的工具
· C++代码集成的工具
NumPy提供了两种基本的对象：ndarray（N-dimensional array object）和 ufunc（universal function object）。前者为一个n维的矩阵在Python中的存储对象，它是一类同类型的对象（如int、bool、unicode、str等等）的集合。
下载
为了使用NumPy，首先要有Python。然后下载NumPy的包，即可。
· Python 2.5: http://www.python.org/download/releases/2.5.2/
· NumPy: http://numpy.scipy.org/
使用
安装好后，首先引入模块：
>>> from numpy import *
创建一个矩阵
>>> a=array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> a.shape
(2, 3)
>>> b=arange(15);print b
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]
>>> b.reshape(3,5)
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])
可以看到，A是2行3列的矩阵。通过arange方法，可以得到一个1维的数组。然后我们可以通过reshape方法改变它的维度。
>>> c=zeros((4,5));print c
[[ 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0.]]
>>> d=ones((5,7));print d
[[ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]]
>>> e=add(c,arange(20).reshape(4,5))
>>> f=dot(e,d);print f
[[ 10. 10. 10. 10. 10. 10. 10.]
[ 35. 35. 35. 35. 35. 35. 35.]
[ 60. 60. 60. 60. 60. 60. 60.]
[ 85. 85. 85. 85. 85. 85. 85.]]
使用zeros可以生成一个零矩阵。同理，用ones可以生成值全部为1的矩阵。我选择了一个4*5的矩阵e，和一个5*7的矩阵d做点乘。最后得到f矩阵。再举一个更加明显的例子：
>>> a=arange(5);print a
[0 1 2 3 4]
>>> b=arange(5).reshape(5,1);print b
[[0]
[1]
[2]
[3]
[4]]
>>> print dot(a,b)
[30]
点积的效果更加明显了。
ndarray的几个常用属性：
· shape： 代表一个array的形态，是一个向量还是一个矩阵，抑或是一个更复杂的向量组。
· ndim： 代表这个array的维度
· size： 在array中拥有的元素数量
· itemsize： 这个array中每一个元素所需要占的字节数
· nbytes： 这个array的总字节数（=itemsize*size）
· real： 代表一个array中所有元素的实数部分
· imag： 同理，代表一个array中所有元素的虚数部分
· flat： 将这个array整理成一维的，可以索引的一系列的元素组合。它实际上是通过iterator实现的，我们可以通过for x in array.flat来取得到所有的元素
· T： 矩阵转置，同transpose()方法
一些比较有用的方法：
· tolist()： 将array转化成一个Python中的list对象
· item(*args)： 取得某一位置的元素
· dump(file)： 将这个对象序列化至文件。同cPickle中的dump作用
· dumps()： 将序列化的结果通过字符串加以输出
一些关于Array的形态操作：
· reshape()： 改变array的形态
· resize()： 也是改变array的形态。不同的是，resize是直接修改这个对象的，而reshape则会生成一个新的对象
· transpose()： 这个就是矩阵的转置操作啦
· swapaxes()： 将n个维度中任意两个维度（坐标轴）进行调换
· flatten()： 复制一个一维的array出来
还有一些关于Array的运算操作：
· max()：取得所有元素中的最大值
· min()：取得最小值。还有一点值得说，就是max、min这些函数都可以针对某一坐标轴（具体维度）进行运算，例如array.max(axis=0)，就在0坐标上求最大值
· sum()：求和
· cumsum()：求累计和
· prod()：求所有元素之积
· cumprod()：求累计积
· all()：如果所有元素都为真，那么返回真；否则返回假
· any()：只要有一个元素为真则返回真
· mean()：求平均数
总结了一部分，更多的方法还需要我们使用中体验。
