Python Numpy 笔记

imingyu 发布于2019-07-31 11:06 / 3355人阅读

摘要：在中维度称为轴，轴的数量称为秩的数组类叫做返回字符串表示的类型名称接受浮点数，但是由于精度影响，输出的元素个数不确定。

这次机器学习的作业可以用第三方库了，果断抛弃 MATLAB 改用 Python
但是操作数组的 Numpy 之前一直没用过，今天先看看官方教程入个门

The Basics

Numpy 中主要的对象是同类元素组成的多维数组，可以通过一个正整数的元组进行索引。
在 Numpy 中维度(dimension)称为轴(axes)，轴的数量称为秩rank

[[1., 0., 0.], [0., 1., 2.]] ：rank=2
the first dimension has a length of 2, the second dimension has a length of 3

Numpy 的数组类叫做 ndarray or array
attributes:

ndarray.ndim

ndarray.shape

ndarray.size

ndarray.dtype：ndarray.dtype.name 返回字符串表示的类型名称

ndarray.data

Example:

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(15).reshape(3, 5)
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14]])
>>> a.shape
(3, 5)
>>> a.ndim
2
>>> a.dtype.name
"int64"
>>> a.itemsize
8
>>> a.size
15
>>> type(a)

>>> b = np.array([6, 7, 8])
>>> b
array([6, 7, 8])
>>> type(b)

Array Creation

create from list/tupe:

a = np.array([1, 2, 3])

b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=float)

create with shape:

zeros: np.zeros((3, 4))

ones: np.ones((2, 4, 3))

empty: np.empty((2, 3)) uninitialized

create sequences of number (similar to range()):

arange: np.arange(10, 30, 5) syntax is the same as range() but returns array

接受浮点数，但是由于精度影响，输出的元素个数不确定。这种情况应使用 linspace

linspace: np.linspace(0, 2, 9) return an array contains 9 numbers from 0 to 2

Basic Operations

算数操作对于 array 是按元素运算的，并返回一个新的 array

>>> a = np.array( [20,30,40,50] )
>>> b = np.arange( 4 )
>>> b
array([0, 1, 2, 3])
>>> c = a-b
>>> c
array([20, 29, 38, 47])
>>> b**2
array([0, 1, 4, 9])
>>> 10*np.sin(a)
array([ 9.12945251, -9.88031624,  7.4511316 , -2.62374854])
>>> a<35
array([ True, True, False, False], dtype=bool)
>>> A = np.array( [[1,1],
...             [0,1]] )
>>> B = np.array( [[2,0],
...             [3,4]] )
>>> A*B                         # elementwise product
array([[2, 0],
       [0, 4]])

# 两种矩阵乘法
>>> A.dot(B)
array([[5, 4],
       [3, 4]])
>>> np.dot(A, B)
array([[5, 4],
       [3, 4]])

一元运算 (sum, min, max)

>>> a = np.random.random((2,3))
>>> a
array([[ 0.18626021,  0.34556073,  0.39676747],
       [ 0.53881673,  0.41919451,  0.6852195 ]])
>>> a.sum()
2.5718191614547998
>>> a.min()
0.1862602113776709
>>> a.max()
0.6852195003967595
>>> b = np.arange(12).reshape(3,4)
>>> b
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])
>>>
>>> b.sum(axis=0)                            # sum of each column
array([12, 15, 18, 21])
>>>
>>> b.min(axis=1)                            # min of each row
array([0, 4, 8])

Indexing, slicing and iterating

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