Numpy初步

1，獲取矩陣行列數(shù)

Import numpyasnp

#創(chuàng)建二維的naaray對象

a=np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])

print(a.shape)   #返回一個(gè)形狀，是一個(gè)tuple

print(a.shape[0])#獲得行數(shù)，試想如果是多維的呢，所以你就會(huì)明白為什么是[0]

print(a.shape[1])   #獲得列數(shù)

2，矩陣的截取

importnumpyasnp

#創(chuàng)建二維的naaray對象

a=np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])

print(a[0:1])#這里不是很懂，看下面

print(a[1,2:4])#返回[89]，返回第二行2-3個(gè)數(shù)

print(a[1,2:5])#返回[8910]證明了取第二行的2-4個(gè)數(shù)

3，按條件截取

importnumpyasnp

#創(chuàng)建二維的naaray對象

a=np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])

b=a[a>6]#截取矩陣a中大于6的元素，范圍的是一維數(shù)組

print(b)

print(a>6)#其實(shí)布爾語句首先生成一個(gè)布爾矩陣，將布爾矩陣傳入[]（方括號(hào)）實(shí)現(xiàn)截取

4，滿足一定條件的元素變成特定的值

importnumpyasnp

#創(chuàng)建二維的naaray對象

a=np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])

print(a)

#大于6清零后矩陣為

a[a>6]=0

print(a)

結(jié)果分別為：

[[12345]

[678910]]

[[12345]

[60000]]

5，矩陣合并

importnumpyasnp

a1=np.array([[1,2],[3,4]])

a2=np.array([[5,6],[7,8]])

print(np.hstack([a1,a2]))#Horizontal

print(a1)#所以知道為什么是1256,2478了

print(np.vstack((a1,a2)))#vertical

np.concatenate((a1,a2),axis=0)#等價(jià)于np.vstack((a1,a2))

np.conca

6，通過函數(shù)創(chuàng)建矩陣

numpy自帶創(chuàng)建narray對象的函數(shù)，可以方便的創(chuàng)建常用的有規(guī)律的矩陣

importnumpyasnp

a=np.arange(10)#默認(rèn)從0開始到10（不包括10），步長為1

print(a)#返回[0123456789]

a1=np.arange(5,10)#從5開始到10（不包括10），步長為1

print(a1)#返回[56789]

a2=np.arange(5,20,2)#從5開始到20（不包括20），步長為2

print(a2)#返回[5791113151719]

7,linspace

創(chuàng)建指定數(shù)量等間隔的序列，實(shí)際生成一個(gè)等差數(shù)列

importnumpyasnp

a=np.linspace(0,10,7)#生成首位是0，末位是10，含7個(gè)數(shù)的等差數(shù)列

print(a)

8，logspace

logspace用于生成等比數(shù)列。 

importnumpyasnp

a=np.logspace(0,10,7)#生成首位是10**0，末位是10**4，含5個(gè)數(shù)的等比數(shù)列

print(a)

9，ones，zeros,eye,empty

ones創(chuàng)建全1矩陣 

zeros創(chuàng)建全0矩陣 

eye創(chuàng)建單位矩陣 

empty創(chuàng)建空矩陣（實(shí)際有值）

importnumpyasnp

one=np.ones((3,4))#創(chuàng)建3*4的全1矩陣

print(one)

zero=np.zeros((3,4))#創(chuàng)建3*4的全0矩陣

print(zero)

eye=np.eye(5)#創(chuàng)建5階單位矩陣

print(eye)

empty=np.empty((3,4))#創(chuàng)建3*4的空矩陣（實(shí)際有值）

print(empty)

10,fromstring ——獲得字符ASCII碼

fromstring()方法可以將字符串轉(zhuǎn)化成ndarray對象，需要將字符串?dāng)?shù)字化時(shí)這個(gè)方法比較有用，可以獲得字符串的ascii碼序列,轉(zhuǎn)成相應(yīng)字符的阿斯卡碼。

importnumpyasnp

a="abcdef"

b=np.fromstring(a,dtype=np.int8)#因?yàn)橐粋€(gè)字符為8位，所以指定dtype為np.int8

print(b)#返回[979899100101102]

11，fromfunction

fromfunction()方法可以根據(jù)矩陣的行號(hào)列號(hào)生成矩陣的元素。 

例如創(chuàng)建一個(gè)矩陣，矩陣中的每個(gè)元素都為行號(hào)和列號(hào)的和。

importnumpyasnp

deffunc(i,j):

returni+j     #這里也可以是別的，比如再加一個(gè)9

a=np.fromfunction(func,(5,6))

#函數(shù)定義就是如此，第一個(gè)參數(shù)為指定函數(shù)，第二個(gè)參數(shù)為列表list或元組tuple,說明矩陣的大小

print(a)

12，常用矩陣函數(shù)

同樣地，numpy中也定義了許多函數(shù)，使用這些函數(shù)可以將函數(shù)作用于矩陣中的每個(gè)元素。 

表格中默認(rèn)導(dǎo)入了numpy模塊，即 import numpy asnp

a為ndarray對象。

np.sin(a) 對矩陣a中每個(gè)元素取正弦,sin(x)

np.cos(a) 對矩陣a中每個(gè)元素取余弦,cos(x)

np.tan(a) 對矩陣a中每個(gè)元素取正切,tan(x)

np.arcsin(a)對矩陣a中每個(gè)元素取反正弦,arcsin(x)

np.arccos(a)對矩陣a中每個(gè)元素取反余弦,arccos(x)

np.arctan(a)對矩陣a中每個(gè)元素取反正切,arctan(x)

np.exp(a) 對矩陣a中每個(gè)元素取指數(shù)函數(shù),ex

np.sqrt(a) 對矩陣a中每個(gè)元素開根號(hào)√x

importnumpyasnp

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

print(np.sin(a))

#結(jié)果

[[0.841470980.909297430.14112001]

[-0.7568025-0.95892427-0.2794155]]

print(np.arcsin(a))

#結(jié)果

#RuntimeWarning:invalidvalueencounteredinarcsin

print(np.arcsin(a))

[[1.57079633nannan]   #nan是not a number 的意思

[nannannan]]

13，矩陣乘法（點(diǎn)乘）

條件：第一個(gè)矩陣的列數(shù)等于第二個(gè)矩陣的行數(shù)，函數(shù)為dot

importnumpyasnp

a1=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

a2=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])

ifa1.shape[1]==a2.shape[0]:#列數(shù)等于行數(shù)的話

print(a1.dot(a2))

14,矩陣的轉(zhuǎn)置

transpose函數(shù)

importnumpyasnp

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

print(a.transpose())

15，矩陣的逆

求矩陣的逆需要先導(dǎo)入numpy.linalg，用linalg的inv函數(shù)來求逆。 

矩陣求逆的條件是矩陣的行數(shù)和列數(shù)相同。

importnumpyasnp

importnumpy.linalgaslg

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

print(lg.inv(a))

#結(jié)果

[[-4.50359963e+159.00719925e+15-4.50359963e+15]

[9.00719925e+15-1.80143985e+169.00719925e+15]

[-4.50359963e+159.00719925e+15-4.50359963e+15]]

a=np.eye(3)#3階單位矩陣

print(lg.inv(a))#單位矩陣的逆為他本身

#結(jié)果

[[1.0.0.]

[0.1.0.]

[0.0.1.]]

16，矩陣信息獲?。ㄈ缙骄担?

獲得矩陣中元素最大最小值的函數(shù)分別是max和min，可以獲得整個(gè)矩陣、行或列的最大最小值。

importnumpyasnp

a=np.array([[1,3,9],[1,5,6]])

print(a.max())

print(a.min())

print(a.max(axis=0))#[456]axis=0行方向最大（?。┲担传@得每列的最大（?。┲?

print(a.min(axis=1))#[14]axis=1列方向最大（小）值

#要想獲得最大最小值元素所在的位置，可以通過argmax函數(shù)來獲得

print(a.argmax(axis=1))

17，平均值mean（）

獲得矩陣中元素的平均值可以通過函數(shù)mean()。同樣地，可以獲得整個(gè)矩陣、行或列的平均值

importnumpyasnp

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

print(a.mean())#結(jié)果為：3.5

#同樣地，可以通過關(guān)鍵字axis參數(shù)指定沿哪個(gè)方向獲取平均值

print(a.mean(axis=0))#結(jié)果[2.53.54.5]

print(a.mean(axis=1))#結(jié)果[2.5.]

18，方差var()

importnumpyasnp

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

print(a.var())

print(a.var(axis=0))

print(a.var(axis=1))

19，標(biāo)準(zhǔn)差std()

importnumpyasnp

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

print(a.std())

print(a.std(axis=0))

print(a.std(axis=1))

20，中值median()

調(diào)用方法是numpy.median(x,[axis]),axis可指定軸方向，默認(rèn)為axis=none，對所有數(shù)取中值

importnumpyasnp

x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

print(np.median(x))#對所有數(shù)取中值

print(np.median(x,axis=0))#沿第一維方向取中值

print(np.median(x,axis=1))#沿第二維方向取中值

21，求和sum()

importnumpyasnp

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

print(a.sum())#對整個(gè)矩陣求和

print(a.sum(axis=0))#對行方向求和

print(a.sum(axis=1))#對列方向求和

22，累積和cussum（）

某位置累積和指的是該位置之前(包括該位置)所有元素的和。

例如序列[1,2,3,4,5]，其累計(jì)和為[1,3,6,10,15]，即第一個(gè)元素為1，第二個(gè)元素為1+2=3，……，第五個(gè)元素為1+2+3+4+5=15。

矩陣求累積和的函數(shù)是cumsum()，可以對行，列，或整個(gè)矩陣求累積和。

importnumpyasnp

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

print(a.cumsum())#對整個(gè)矩陣求累積和

print(a.cumsum(axis=0))#對行方向求累積和