NumPy 基础
1. NumPy简介
NumPy 是 Numerical Python的简称，它是Python中的科学计算基本软件包。NumPy 为 Python 提供了大量数学库，使我们能够高效地进行数字计算。
参考文档
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/contents.html
http://www.scipy-lectures.org/intro/numpy/index.html
为什么需要使用NumPy？
* NumPy 处理大型数据时， 速度是python处理的几百倍
* NumPy 可以表示向量和矩阵的多维数组数据结构
* NumPy具有大量内置的数学函数，快速进行各种复杂的数学计算
例如进行时间比较
使用python 来处理一亿个数据
import time import numpy as np x = np.random.random(100000000) start = time.time() #sum(x)/len(x) np.mean(x) print(time.time() - start)
运行结果： 需要59s
D:\learn-python>python compare_time.py
59.67717123031616
如果使用numpy 处理
D:\learn-python>python compare_time.py
0.36800432205200195
2. NumPy ndarray
NumPy 的核心是 ndarray，其中 nd 表示 n 维。ndarray 是一个多维数组，其中的所有元素类型都一样。
换句话说，ndarray 是一个形状可以多样，并且可以存储数字或字符串的网格。
开始使用NumPy前， 必须导入该包
import numpy as np
2.1 创建ndarray
有两种方式可以创建ndarray
1. 使用普通的Python列表
2. 使用内置的NumPy函数
2.1.1 使用普通的Python列表
import numpy as np # We create a 1D ndarray that contains only integers x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print('x = ', x)
运行结果
D:\learn-python>python compare_time.py
x = [1 2 3 4 5]
将一维数组称之为秩为 1 的数组。通常，N 维数组的秩为 N。因此，二维数组称为秩为 2 的数组。
数组的另一个重要特性是形状。数组的形状是指每个维度的大小。例如，秩为 2 的数组的形状对应于数组的行数和列数。
你将发现，NumPy ndarray 具有特殊的属性，使我们能够非常直观地获取关于 ndarray 的信息。例如，可以通过 .shape 属性获取 ndarray 的形状。
shape 属性返回一个由 n 个正整数（用于指定每个维度的大小）组成的元组。
上面示例打印x的维度、形状、类型
# We print information about x print('x has dimensions:', x.shape) print('x is an object of type:', type(x)) print('The elements in x are of type:', x.dtype)
D:\learn-python>python compare_time.py
x = [1 2 3 4 5]
x has dimensions: (5,)
x is an object of type: <class 'numpy.ndarray'>
The elements in x are of type: int32
shape 属性返回了元组 (5,)，即 x 的秩为 1（即 x 只有一个维度），并且有 5 个元素。
type() 函数告诉我们 x 的确是 NumPy ndarray。
最后，.dtype 属性告诉我们 x 的元素作为有符号 64 位整数存储在内存中。
2.1.2 使用NumPy函数创建
代码如下
import numpy as np shape = (3, 4) # We create a 3 x 4 ndarray full of zeros. #X = np.zeros((3,4)) #X = np.ones(shape, dtype=np.float32) #X = np.full(shape, 5) #X = np.eye(5) #X = np.diag([10, 20, 30, 50]) #X = np.arange(10) #X = np.arange(4, 10) #X = np.arange(1, 14, 3) #X = np.reshape(1, 14, 3) #X = np.random.random(shape) X = np.random.randint(4, 15, shape) # We print X print() print('X = \n', X) print() # We print information about X print('X has dimensions:', X.shape) print('X is an object of type:', type(X)) print('The elements in X are of type:', X.dtype)
运行结果
D:\learn-python>python compare_time.py
X =
[[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]]
X has dimensions: (3, 4)
X is an object of type: <class 'numpy.ndarray'>
The elements in X are of type: float64
代码解释：
np.zeros() 函数可以生成指定形状的一个numpy数组，所有元素都为0
np.ones() 函数也可以生成特定形状的numpy数组，但所有元素都是1
np.ones() 运行结果如下 D:\learn-python>python compare_time.py X = [[1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1.]] X has dimensions: (3, 4) X is an object of type: <class 'numpy.ndarray'> The elements in X are of type: float32
np.full() 函数可以指定生成特定形状的numpy数组， 所有元素的值可以手工指定
D:\learn-python>python compare_time.py X = [[5 5 5 5] [5 5 5 5] [5 5 5 5]] X has dimensions: (3, 4) X is an object of type: <class 'numpy.ndarray'> The elements in X are of type: int32
线性代数中有一种矩阵叫作单位矩阵，可以使用np.eye() 函数生成
运行结果如下
D:\learn-python>python compare_time.py X = [[1. 0. 0. 0. 0.] [0. 1. 0. 0. 0.] [0. 0. 1. 0. 0.] [0. 0. 0. 1. 0.] [0. 0. 0. 0. 1.]] X has dimensions: (5, 5) X is an object of type: <class 'numpy.ndarray'> The elements in X are of type: float64
使用np.diag()函数来生成对角矩阵
D:\learn-python>python compare_time.py X = [[10 0 0 0] [ 0 20 0 0] [ 0 0 30 0] [ 0 0 0 50]] X has dimensions: (4, 4) X is an object of type: <class 'numpy.ndarray'> The elements in X are of type: int32
使用np.arrange函数生成矩阵
np.arange(10) 只有一个参数时
运行结果
D:\learn-python>python compare_time.py
X = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] X has dimensions: (10,) X is an object of type: <class 'numpy.ndarray'> The elements in X are of type: int32
np.arange(4, 10) 有两个参数时
运行结果
D:\learn-python>python compare_time.py X = [4 5 6 7 8 9] X has dimensions: (6,) X is an object of type: <class 'numpy.ndarray'> The elements in X are of type: int32
np.arange(1, 14, 3) 有三个参数时
D:\learn-python>python compare_time.py X = [ 1 4 7 10 13] X has dimensions: (5,) X is an object of type: <class 'numpy.ndarray'> The elements in X are of type: int32
如果是使用非整数的步长， 则最好使用np.linspace() 函数
np.reshape() 函数可以将之前的数字生成任意形状
np.random() 函数可以生成随机数组，值在0-1之间
D:\learn-python>python compare_time.py
X =
[[0.59171839 0.55245693 0.12976434 0.12736712]
[0.84688173 0.48640098 0.83468587 0.91336004]
[0.71028495 0.06896051 0.82233413 0.78084142]]
X has dimensions: (3, 4)
X is an object of type: <class 'numpy.ndarray'>
The elements in X are of type: float64
np.random()函数输入3个参数
D:\learn-python>python compare_time.py
X =
[[ 5 4 10 7]
[ 7 5 14 13]
[ 4 7 8 7]]
X has dimensions: (3, 4)
X is an object of type: <class 'numpy.ndarray'>
The elements in X are of type: int32
2.2 操作ndarray
本节介绍如何操纵ndarray中的数据， NumPy ndarray是可变的，意味着ndarray中的元素在ndarray创建之后可以更改。
例如切片操作，在机器学习中，需要用来拆分数据，分为训练集、交叉集、测试集等。
2.2.1 访问数组中某个数据
import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(x) print('list element:', x[0])
直接使用该下标即可获取值
运行结果如下：
D:\learn-python>python compare_time.py [1 2 3 4 5] list element: 1
