Numpy基础
2 NumPy数组基础
2.1 Numpy数组对象
Numpy中的ndarray是一个多维数组对象, 该对象由两部分组成:
- 实际的数据
- 描述这些数据的元数据
大部分的数组操作仅修改元数据部分, 而不改变底层的实际数据.
Numpy数组一般是同质的.
与Python中一样, Numpy数组的下标也是从0开始的.
我们用arange函数创建一维数组, 并获取其数据类型:
In [1]: a = np.arange(5) In [2]: a.dtype Out[2]: dtype('int32')
In [16]: a
Out[16]: array([0, 1, 2, 3, 4])
In [17]: a.shape
Out[17]: (5,)
2.2 多维数组
In [18]: m = np.array([np.arange(2), np.arange(2)]) In [19]: m Out[19]: array([[0, 1], [0, 1]]) In [20]: m.shape Out[20]: (2, 2)
2.2.1 选取数组元素
首先, 创建一个2x2的多维数组
In [21]: a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) In [22]: a Out[22]: array([[1, 2], [3, 4]])
依次取数为:
In [23]: a[0, 0] Out[23]: 1 In [24]: a[0, 1] Out[24]: 2 In [25]: a[1, 0] Out[25]: 3 In [26]: a[1, 1] Out[26]: 4
2.2.2 numpy数据类型
bool, inti, int8, int16, int32, int64, uint8, uint16, uint32, uint64, float16, float32, float64或float, complex64, complex128或complex
In [28]: np.float64(42) Out[28]: 42.0 In [29]: np.int8(42.0) Out[29]: 42 In [30]: np.bool(42) Out[30]: True In [31]: np.bool(0) Out[31]: False In [32]: np.bool(42.0) Out[32]: True In [33]: np.float(True) Out[33]: 1.0 In [34]: np.float(False) Out[34]: 0.0
在NumPy中, 许多函数的参数中可以指定数据类型
In [35]: np.arange(7, dtype=np.uint16) Out[35]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype=uint16) In [36]: np.arange(7, dtype=np.float) Out[36]: array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6.]) In [37]: np.arange(7, dtype=np.float64) Out[37]: array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6.]) In [38]: np.arange(7, dtype=np.float32) Out[38]: array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6.], dtype=float32)
数据类型也可以通过字符编码来定义(不推荐使用)
In [40]: np.arange(7, dtype='f') Out[40]: array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6.], dtype=float32) In [41]: np.arange(7, dtype='d') Out[41]: array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6.]) In [42]: np.arange(7, dtype='D') Out[42]: array([ 0.+0.j, 1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j, 4.+0.j, 5.+0.j, 6.+0.j]) In [43]: np.arange(7, dtype='i') Out[43]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype=int32)
完整的Numpy数据类型列表可以在sctypeDict中找到
In [45]: np.sctypeDict
Out[45]:
{'?': numpy.bool_,
0: numpy.bool_,
'byte': numpy.int8,
'b': numpy.int8,
1: numpy.int8,
'ubyte': numpy.uint8,
'B': numpy.uint8,
2: numpy.uint8,
'short': numpy.int16,
'h': numpy.int16,
3: numpy.int16,
'ushort': numpy.uint16,
'H': numpy.uint16,
4: numpy.uint16,
'i': numpy.int32,
5: numpy.int32,
'uint': numpy.uint32,
'I': numpy.uint32,
6: numpy.uint32,
'intp': numpy.int64,
'p': numpy.int64,
9: numpy.int64,
'uintp': numpy.uint64,
'P': numpy.uint64,
10: numpy.uint64,
'long': numpy.int32,
'l': numpy.int32,
7: numpy.int32,
'L': numpy.uint32,
8: numpy.uint32,
'longlong': numpy.int64,
'q': numpy.int64,
'ulonglong': numpy.uint64,
'Q': numpy.uint64,
'half': numpy.float16,
'e': numpy.float16,
23: numpy.float16,
'f': numpy.float32,
11: numpy.float32,
'double': numpy.float64,
'd': numpy.float64,
12: numpy.float64,
'longdouble': numpy.float64,
'g': numpy.float64,
13: numpy.float64,
'cfloat': numpy.complex128,
'F': numpy.complex64,
14: numpy.complex64,
'cdouble': numpy.complex128,
'D': numpy.complex128,
15: numpy.complex128,
'clongdouble': numpy.complex128,
'G': numpy.complex128,
16: numpy.complex128,
'O': numpy.object_,
17: numpy.object_,
'S': numpy.bytes_,
18: numpy.bytes_,
'unicode': numpy.str_,
'U': numpy.str_,
19: numpy.str_,
'void': numpy.void,
'V': numpy.void,
20: numpy.void,
'M': numpy.datetime64,
21: numpy.datetime64,
'm': numpy.timedelta64,
22: numpy.timedelta64,
'bool8': numpy.bool_,
'Bool': numpy.bool_,
'b1': numpy.bool_,
'float16': numpy.float16,
'Float16': numpy.float16,
'f2': numpy.float16,
'float32': numpy.float32,
'Float32': numpy.float32,
'f4': numpy.float32,
'float64': numpy.float64,
'Float64': numpy.float64,
'f8': numpy.float64,
'complex64': numpy.complex64,
'Complex32': numpy.complex64,
'c8': numpy.complex64,
'complex128': numpy.complex128,
'Complex64': numpy.complex128,
'c16': numpy.complex128,
'object0': numpy.object_,
'Object0': numpy.object_,
'bytes0': numpy.bytes_,
'Bytes0': numpy.bytes_,
'str0': numpy.str_,
'Str0': numpy.str_,
'void0': numpy.void,
'Void0': numpy.void,
'datetime64': numpy.datetime64,
'Datetime64': numpy.datetime64,
'M8': numpy.datetime64,
'timedelta64': numpy.timedelta64,
'Timedelta64': numpy.timedelta64,
'm8': numpy.timedelta64,
'int32': numpy.int32,
'uint32': numpy.uint32,
'Int32': numpy.int32,
'UInt32': numpy.uint32,
'i4': numpy.int32,
'u4': numpy.uint32,
'int64': numpy.int64,
'uint64': numpy.uint64,
'Int64': numpy.int64,
'UInt64': numpy.uint64,
'i8': numpy.int64,
'u8': numpy.uint64,
'int16': numpy.int16,
'uint16': numpy.uint16,
'Int16': numpy.int16,
'UInt16': numpy.uint16,
'i2': numpy.int16,
'u2': numpy.uint16,
'int8': numpy.int8,
'uint8': numpy.uint8,
'Int8': numpy.int8,
'UInt8': numpy.uint8,
'i1': numpy.int8,
'u1': numpy.uint8,
'complex_': numpy.complex128,
'int0': numpy.int64,
'uint0': numpy.uint64,
'single': numpy.float32,
'csingle': numpy.complex64,
'singlecomplex': numpy.complex64,
'float_': numpy.float64,
'intc': numpy.int32,
'uintc': numpy.uint32,
'int_': numpy.int32,
'longfloat': numpy.float64,
'clongfloat': numpy.complex128,
'longcomplex': numpy.complex128,
'bool_': numpy.bool_,
'unicode_': numpy.str_,
'object_': numpy.object_,
'bytes_': numpy.bytes_,
'str_': numpy.str_,
'string_': numpy.bytes_,
'int': numpy.int32,
'float': numpy.float64,
'complex': numpy.complex128,
'bool': numpy.bool_,
'object': numpy.object_,
'str': numpy.str_,
'bytes': numpy.bytes_,
'a': numpy.bytes_}
2.3 自定义数据类型
自定义数据类型是一种异构数据类型, 可以当做用来记录电子表格或数据库中一行数据的结构.
作为示例，我们将创建一个存储商店库存信息的数据类型。其中，我们用一个长度为40个字符的字符串来记录商品名称，用一个32位的整数来记录商品的库存数量，最后用一个32位的单精度浮点数来记录商品价格。下面是具体的步骤。
(1) 创建数据类型：
In [47]: t = np.dtype([('name', np.str_, 40), ('numitems', np.int32), ('price', np.float32)]) In [48]: t Out[48]: dtype([('name', '<U40'), ('numitems', '<i4'), ('price', '<f4')])
(2) 查看数据类型（也可以查看某一字段的数据类型） :
In [49]: t['name'] Out[49]: dtype('<U40')
(3) 创建指定类型的数组
In [50]: itemz = np.array([('Meaning of life DVD', 42, 3.14), ('Butter', 13, 2.72)], dtype=t) In [51]: itemz[1] Out[51]: ('Butter', 13, 2.72000003)
2.4 一维数组的索引和切片
一维数组的切片操作与Python列表的切片操作很相似。
常规切片
In [53]: a[3:7]
Out[53]: array([3, 4, 5, 6])
也可以用下标0~7，以2为步长选取元素：
In [54]: a[:7:2]
Out[54]: array([0, 2, 4, 6])
和Python中一样，我们也可以利用负数下标翻转数组：
In [55]: a[::-1]
Out[55]: array([8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0])
2.5 多维数组的索引和切片
ndarray支持在多维数组上的切片操作。为了方便起见，我们可以用一个省略号（...）来表示遍历剩下的维度。
举例来说,
(1) 我们先用arange函数创建一个数组并改变其维度，使之变成一个三维数组：
In [62]: b = np.arange(24).reshape(2,3,4) In [63]: b.shape Out[63]: (2, 3, 4) In [64]: b Out[64]: array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23]]])
(2) 下标取数
In [65]: b[0,0,0] Out[65]: 0 In [66]: b[1,0,0] Out[66]: 12
(3) 如果我们不关心楼层，也就是说要选取所有楼层的第1行、第1列的房间，那么可以将第1 个下标用英文标点的冒号:来代替：
In [68]: b[:,0,0] Out[68]: array([ 0, 12]) 选择第一层 In [69]: b[0] Out[69]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]])
也可以这样写
In [70]: b[0, :, :] Out[70]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]])
多个冒号可以用一个省略号（...）来代替，因此上面的代码等价于:
In [71]: b[0, ...] Out[71]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]])
2.6 改变数组的维度
(1) ravel 我们可以用ravel函数完成展平的操作:
In [76]: b Out[76]: array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23]]]) In [77]: b.ravel() Out[77]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])
(2) flatten 这个函数恰如其名， flatten就是展平的意思，与ravel函数的功能相同。不过，flatten函数会请求分配内存来保存结果，而ravel函数只是返回数组的一个视图（view）：
In [78]: b.flatten() Out[78]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])
(3) reshape 用元组设置维度 除了可以使用reshape函数，我们也可以直接用一个正整数元组来设置数组的维度，如下所示：
In [79]: b.shape = (6, 4) In [80]: b Out[80]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23]])
(4) transpose 在线性代数中， 转置矩阵是很常见的操作。对于多维数组，我们也可以这样做
In [81]: b.transpose() Out[81]: array([[ 0, 4, 8, 12, 16, 20], [ 1, 5, 9, 13, 17, 21], [ 2, 6, 10, 14, 18, 22], [ 3, 7, 11, 15, 19, 23]])
(5) resize resize和reshape函数的功能一样，但resize会直接修改所操作的数组
In [82]: b.resize((2,12)) In [83]: b Out[83]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]])
2.7 数组的组合
(0) 创建数组
In [84]: a = np.arange(9).reshape(3,3) In [85]: a Out[85]: array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) In [86]: b = 2 * a In [87]: b Out[87]: array([[ 0, 2, 4], [ 6, 8, 10], [12, 14, 16]])
(1) hstack 水平组合
In [89]: np.hstack((a, b)) Out[89]: array([[ 0, 1, 2, 0, 2, 4], [ 3, 4, 5, 6, 8, 10], [ 6, 7, 8, 12, 14, 16]])
我们也可以用concatenate函数来实现同样的效果，如下所示：
In [90]: np.concatenate((a, b), axis=1) Out[90]: array([[ 0, 1, 2, 0, 2, 4], [ 3, 4, 5, 6, 8, 10], [ 6, 7, 8, 12, 14, 16]])
(2) vstack 垂直组合
In [91]: np.vstack((a, b)) Out[91]: array([[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8], [ 0, 2, 4], [ 6, 8, 10], [12, 14, 16]])
同样，我们将concatenate函数的axis参数设置为0即可实现同样的效果。这也是axis参数的默认值
In [92]: np.concatenate((a, b), axis=0) Out[92]: array([[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8], [ 0, 2, 4], [ 6, 8, 10], [12, 14, 16]])
(3) dstack 深度组合
In [93]: np.dstack((a, b)) Out[93]: array([[[ 0, 0], [ 1, 2], [ 2, 4]], [[ 3, 6], [ 4, 8], [ 5, 10]], [[ 6, 12], [ 7, 14], [ 8, 16]]])
(4) column_stack 列组合
对于一维数组, column_stack函数对于一维数组将按列方向进行组合
In [96]: oned = np.arange(2) In [97]: oned Out[97]: array([0, 1]) In [98]: twice_oned = 2 * oned In [99]: twice_oned Out[99]: array([0, 2]) In [100]: np.column_stack((oned, twice_oned)) Out[100]: array([[0, 0], [1, 2]])
而对于二维数组， column_stack与hstack的效果是相同的
In [104]: np.column_stack((a, b)) == np.hstack((a, b)) Out[104]: array([[ True, True, True, True, True, True], [ True, True, True, True, True, True], [ True, True, True, True, True, True]], dtype=bool)
(5) row_stack 行组合
与column_stack类似。对于两个一维数组，将直接层叠起来组合成一个二维数组。
In [106]: np.row_stack((oned, twice_oned)) Out[106]: array([[0, 1], [0, 2]])
对于二维数组， row_stack与vstack的效果是相同的
In [107]: np.row_stack((a, b))
Out[107]:
array([[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8],
[ 0, 2, 4],
[ 6, 8, 10],
[12, 14, 16]])
In [108]: np.row_stack((a, b)) == np.vstack((a, b))
Out[108]:
array([[ True, True, True],
[ True, True, True],
[ True, True, True],
[ True, True, True],
[ True, True, True],
[ True, True, True]], dtype=bool)
2.8 数组的分割
NumPy数组可以进行水平、垂直或深度分割，相关的函数有hsplit、 vsplit、 dsplit和split。我们可以将数组分割成相同大小的子数组，也可以指定原数组中需要分割的位置。
(1) hsplit 水平分割
In [110]: np.hsplit(a, 3) Out[110]: [array([[0], [3], [6]]), array([[1], [4], [7]]), array([[2], [5], [8]])]
(2) vsplit 垂直分割
(3) dsplit 深度分割
分割对比
In [112]: c = np.arange(27).reshape(3, 3, 3) In [113]: c Out[113]: array([[[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8]], [[ 9, 10, 11], [12, 13, 14], [15, 16, 17]], [[18, 19, 20], [21, 22, 23], [24, 25, 26]]]) In [114]: np.dsplit(c, 3) Out[114]: [array([[[ 0], [ 3], [ 6]], [[ 9], [12], [15]], [[18], [21], [24]]]), array([[[ 1], [ 4], [ 7]], [[10], [13], [16]], [[19], [22], [25]]]), array([[[ 2], [ 5], [ 8]], [[11], [14], [17]], [[20], [23], [26]]])] In [115]: np.hsplit(c, 3) Out[115]: [array([[[ 0, 1, 2]], [[ 9, 10, 11]], [[18, 19, 20]]]), array([[[ 3, 4, 5]], [[12, 13, 14]], [[21, 22, 23]]]), array([[[ 6, 7, 8]], [[15, 16, 17]], [[24, 25, 26]]])] In [116]: np.vsplit(c, 3) Out[116]: [array([[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]]), array([[[ 9, 10, 11], [12, 13, 14], [15, 16, 17]]]), array([[[18, 19, 20], [21, 22, 23], [24, 25, 26]]])]
In [121]: c = np.arange(9).reshape(3, 3) In [122]: c Out[122]: array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) In [123]: np.hsplit(c, 3) Out[123]: [array([[0], [3], [6]]), array([[1], [4], [7]]), array([[2], [5], [8]])] In [124]: np.vsplit(c, 3) Out[124]: [array([[0, 1, 2]]), array([[3, 4, 5]]), array([[6, 7, 8]])] In [125]: np.dsplit(c, 3) --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-125-aa2ba1054587> in <module>() ----> 1 np.dsplit(c, 3) c:\python\python362\lib\site-packages\numpy\lib\shape_base.py in dsplit(ary, indices_or_sections) 665 """ 666 if len(_nx.shape(ary)) < 3: --> 667 raise ValueError('dsplit only works on arrays of 3 or more dimensions') 668 return split(ary, indices_or_sections, 2) 669 ValueError: dsplit only works on arrays of 3 or more dimensions
2.11 数组的属性
除了shape和dtype属性以外， ndarray对象还有很多其他的属性，在下面一一列出。
- ndim 给出数组的维数，或数组轴的个数
- size 给出数组元素的总个数
- itemsize 给出数组中的元素在内存中所占的字节数
- nbytes 整个数组所占的存储空间 = b.size * b.itemsize
In [127]: b = np.arange(24).reshape(2,12) In [128]: b Out[128]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]]) In [129]: b.ndim Out[129]: 2 In [130]: b.size Out[130]: 24 In [131]: b.itemsize Out[131]: 4 In [132]: b.nbytes Out[132]: 96
- T属性的效果和transpose函数一样，如下所示
In [133]: b.resize(6,4) In [134]: b Out[134]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23]]) In [135]: b.T Out[135]: array([[ 0, 4, 8, 12, 16, 20], [ 1, 5, 9, 13, 17, 21], [ 2, 6, 10, 14, 18, 22], [ 3, 7, 11, 15, 19, 23]])
对于一维数组，其T属性就是原数组
- flat属性将返回一个numpy.flatiter对象， 这是获得flatiter对象的唯一方式——我们无法访问flatiter的构造函数。这个所谓的“扁平迭代器”可以让我们像遍历一维数组一样去遍历任意的多维数组，如下所示
In [136]: b = np.arange(4).reshape(2,2) In [137]: b Out[137]: array([[0, 1], [2, 3]]) In [138]: f = b.flat In [139]: f Out[139]: <numpy.flatiter at 0x2cc108e1280> In [140]: for item in f: print(item) 0 1 2 3
我们还可以用flat对象直接获取一个数组元素：
In [141]: b.flat[2] Out[141]: 2 In [142]: b.flat[3] Out[142]: 3
或者获取多个元素
In [143]: b.flat[[1, 3]]
Out[143]: array([1, 3])
flat属性是一个可赋值的属性。对flat属性赋值将导致整个数组的元素都被覆盖
In [144]: b.flat = 7 In [145]: b Out[145]: array([[7, 7], [7, 7]]) In [146]: b.flat[[1, 3]] = 1 In [147]: b Out[147]: array([[7, 1], [7, 1]])
- tolist Numpy数组转换成Python列表
In [148]: b.tolist()
Out[148]: [[7, 1], [7, 1]]
3 常用函数
3.1 txt文件读写
创建矩阵, 使用savetxt保存
In [149]: i2 = np.eye(2) In [150]: i2 Out[150]: array([[ 1., 0.], [ 0., 1.]]) In [151]: np.savetxt('d:/cache/eye.txt', i2)
