数据存取与函数
数据存取与函数
数据的CSV文件存取：CSV (Comma‐Separated Value, 逗号分隔值) CSV是一种常见的文件格式，用来存储批量数据
np.savetxt(frame, array, fmt='%.18e', delimiter=None)
frame：文件、字符串或产生器，可以是.gz或.bz2的压缩文件
array: 存入文件的数组
fmt: 写入文件的格式，例如:%d %.2f %.18e
delimiter: 分割字符串，默认是任何空格
np.loadtxt(frame, dtype=np.float, delimiter=None， unpack=False)
frame : 文件、字符串或产生器，可以是.gz或.bz2的压缩文件
dtype : 数据类型，可选
delimiter : 分割字符串，默认是任何空格
unpack : 如果True，读入属性将分别写入不同变量
CSV文件的局限性：CSV只能有效存储一维和二维数组 np.savetxt() np.loadtxt()只能有效存取一维和二维数组
多维数据的存取
a.tofile(frame, sep='', format='%s')
frame : 文件、字符串
sep : 数据分割字符串，如果是空串，写入文件为二进制
format : 写入数据的格式
np.fromfile(frame, dtype=float, count=‐1, sep='')
frame : 文件、字符串
dtype : 读取的数据类型
count : 读入元素个数，‐1表示读入整个文件
sep : 数据分割字符串，如果是空串，写入文件为二进制
需要注意：该方法需要读取时知道存入文件时数组的维度和元素类型。a.tofile()和np.fromfile()需要配合使用可以通过元数据文件来存储额外信息
Numpy的便捷文件存取
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
np.load(fname)
fname: 文件名，以.npy为扩展名，压缩扩展名为.npz
Numpy的随机数函数
rand(d0,d1,..,dn) 根据d0-dn创建随机数数组，浮点数，[0,1)，均匀分布
rand(d0,d1,..,dn) 根据d0-dn创建随机数数组，标准正态分布
randint(low[,high,shape]) 根据shape创建随机整数或整数数组，范围是[low,high)
seed(s) 随机数种子，s是给定的种子值
shuffle(a) 根据数组a的第1轴进行随机排列，改变数组x
permutation(a) 根据数组a的第1轴产生一个新的乱序数组，不改变数组x
choice(a[,size,replace,p]) 从一维数组a中以概率p抽取元素，形成size形状新数组，replace表示是否可以重用元素，默认为False
uniform(low,high,size) 产生具有均匀分布的数组，low起始值，high结束值，size形状
normal(loc,scale,size) 产生具有正态分布的数组，loc均值，scale标准差，size形状
poisson(lam, size) 产生具有泊松分布的数组，lam随机事件发生率，size形状
Numpy的统计函数
sum(a,axis=None) 根据给定轴axis计算数组a相关元素之和，axis整数或元组
mean(a,axis=None) 根据给定轴axis计算数组a相关元素期望，axis整数或元组
average(a,axis=None,weights=None) 根据给定轴axis计算数组a相关元素的加权平均值
std(a,axis=None) 根据给定轴axis计算数组a相关元素的标准差
var(a,axis=None) 根据给定轴axis计算数组a相关元素的方差
min(a) max(a) 计算数组a中元素的最小值、最大值
argmin(a) argmax(a) 计算数组a中元素最小值、最大值的降一维后下标
unravel_index(index, shape) 根据shape将一维下标index转换成多维下标
ptp(a) 计算数组a中元素最大值与最小值的差
median(a) 计算数组a中元素的中位数(中值)
np.gradient(f) 计算数组中元素的梯度，当f为多维时，返回每个维度梯度
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
