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功能强大的python包(一):Numpy

小诸哥 0

功能强大的python包(一):Numpy

1.Numpy简介

Numpy图标
Numpy是python的一种开源的数值计算扩展;Numpy可用来存储和处理大型矩阵;Numpy支持大量的维度数组与矩阵运算。

2.数据类型

Numpy最基本最常用的数据类型是ndarray(n维数组),其中的很多方法也是针对ndarray对象而开发的;其与python自带数据类型list(列表)基本无差别;因此对于list对象的操作都可以运用到ndarray对象上。

3.Numpy总览

Numpy思维导图


数据生成

生成ndarray对象的方法汇总

函数实例
np.arraynp.array([1,2,3,4,5])
np.arangenp.arange(1,10)
np.linspacenp.linspace(1,10,10)
np.onesnp.ones((2,2))
np.ones_likenp.ones_like([[1,2,3],[3,2,1]])
np.zerosnp.zeros((3,2))
np.zeros_likenp.zeros_like([[3,2,1],[1,2,3]])
np.emptynp.empty((3,4))
np.empty_likenp.empty_like([[1,2,3],[3,2,1]])
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import numpy as np
 
np.array([1,2,3,4,5])
np.arange(1,10)
np.linspace(1,10,10)
np.ones((2,2))
np.ones_like([[1,2,3],[3,2,1]])
np.zeros((3,2))
np.zeros_like([[3,2,1],[1,2,3]])
np.empty((3,4))
np.empty_like([[1,2,3],[3,2,1]])

数据结构
函数实例
np.sizenp.size(np.ones((3,4)))
np.shapenp.shape(np.ones((3,4)))
np.splitnp.split(np.ones((3,4)),1)
np.reshapenp.ones((3,4)).reshape(2,6)
np.concatenatenp.concatenate(ones((3,4)))
np.transposenp.ones((3,4)).transpose( )
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import numpy as np
 
np.size(np.ones((3,4)))
np.shape(np.ones((3,4)))
np.split(np.ones((3,4)),1)
np.ones((3,4)).reshape(2,6)
np.concatenate(ones((3,4)))
np.ones((3,4)).transpose( )

np.random

np.random模块可以用于生成呈各种分布的数据

函数实例
np.random.randnp.random.rand(2,3)
np.random.randnnp.random.randn(3,4)
np.random.gammanp.random.gamma(3,10)
np.random.normalnp.random.normal(0,1)
np.random.randintnp.random.randint(0,10,10)
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import numpy as np
 
np.random.rand(2,3)
np.random.randn(3,4)
np.random.gamma(3,10)
np.random.normal(0,1)
np.random.randint(0,10,10)

数值计算
函数实例
np.sinnp.sin(10)
np.cosnp.cos(60)
np.expnp.exp(4)
np.powernp.power(2,3)
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import numpy as np
 
np.sin(10)
np.cos(60)
np.exp(4)
np.power(2,3)

数据分析
函数实例
np.absnp.abs(np.arange(-5,4))
np.sumnp.sum([1,2,3])
np.varnp.var([1,2,3])
np.stdnp.std([1,2,3])
np.meannp.mean([1,2,3])
np.sqrtnp.sqrt([4,9,16])
np.floornp.floor([2.1,3.7,4.3])
np.ceilnp.ceil([2,1,3.7,4.3])
np.mediannp.median([3,2,4])
np.cumsumnp.cumsum([[1,2,3],[3,2,1]])
np.cumprodnp.cumprod([[1,2,3],[3,2,1]])
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import numpy as np
 
np.abs(np.arange(-5,4))
np.sum([1,2,3])
np.var([1,2,3])
np.std([1,2,3])
np.mean([1,2,3])
np.sqrt([4,9,16])
np.floor([2.1,3.7,4.3])
np.ceil([2,1,3.7,4.3])
np.cumsum([[1,2,3],[3,2,1]])
np.cumprod([[1,2,3],[3,2,1]])

索引
函数实例
np.argminnp.argmin([4,2,1,6,8])
np.argmaxnp.argmax([4,2,1,6,8])
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import numpy as np
 
np.argmin([4,2,1,6,8])
np.argmax([4,2,1,6,8])

标签: python