Numpy库基础（20190804）

1.Numpy基本介绍

• NumPy是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组执行计算。
• NumPy是numerical 和python的简拼。

2.应用

• 机器学习模型：主要对矩阵进行各种数值计算。
• 图像处理和计算机图形学：
• 数学任务：积分，微分，内插，外推。

3.安装

pip install numpy

一切准备就绪就让我们操练起来吧！

4、NumPy  Ndarray 对象

• NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。

• ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。
• ndarray 内部由以下内容组成：

• • • 一个指向数据（内存或内存映射文件中的一块数据）的指针。

    • 数据类型或 dtype，描述在数组中的固定大小值的格子。

    • 一个表示数组形状（shape）的元组，表示各维度大小的元组。

    • 一个跨度元组（stride），其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要"跨过"的字节数。

                               跨度可以是负数，这样会使数组在内存中后向移动，切片中 obj[::-1] 或 obj[:,::-1] 就是如此。

     

创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数即可：   

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

实例：

# dtype 参数  
import numpy as np 
a = np.array([1,  2,  3], dtype = complex)  
print (a)

结果：

[ 1.+0.j,  2.+0.j,  3.+0.j]

注：ndarray 对象由计算机内存的连续一维部分组成，并结合索引模式，将每个元素映射到内存块中的一个位置。内存块以行顺序(C样式)或列顺序(FORTRAN或MatLab风格，即前述的F样式)来保存元素。

5、数据类型

numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python 内置的类型。下表列举了常用 NumPy 基本类型。

名称	描述
bool_	布尔型数据类型（True 或者 False）
int_	默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64）
intc	与 C 的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64
intp	用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32 或 int64）
int8	字节（-128 to 127）
int16	整数（-32768 to 32767）
int32	整数（-2147483648 to 2147483647）
int64	整数（-9223372036854775808 to 9223372036854775807）
uint8	无符号整数（0 to 255）
uint16	无符号整数（0 to 65535）
uint32	无符号整数（0 to 4294967295）
uint64	无符号整数（0 to 18446744073709551615）
float_	float64 类型的简写
float16	半精度浮点数，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位
float32	单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位
float64	双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位
complex_	complex128 类型的简写，即 128 位复数
complex64	复数，表示双 32 位浮点数（实数部分和虚数部分）
complex128	复数，表示双 64 位浮点数（实数部分和虚数部分）

数据类型对象 (dtype)（难搞哦！！！）

dtype 对象是使用以下语法构造的：

numpy.dtype(object, align, copy)

实例：

import numpy as np
# int8, int16, int32, int64 四种数据类型可以使用字符串 'i1', 'i2','i4','i8' 代替
dt = np.dtype('i4')
print(dt)

每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码，如下：

字符	对应类型
b	布尔型
i	(有符号) 整型
u	无符号整型 integer
f	浮点型
c	复数浮点型
m	timedelta（时间间隔）
M	datetime（日期时间）
O	(Python) 对象
S, a	(byte-)字符串
U	Unicode
V	原始数据 (void)

6、数组属性

NumPy 数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。

在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩，就是数组的维数。

属性	说明
ndarray.ndim	秩，即轴的数量或维度的数量
ndarray.shape	数组的维度，对于矩阵，n 行 m 列
ndarray.size	数组元素的总个数，相当于 .shape 中 n*m 的值
ndarray.dtype	ndarray 对象的元素类型
ndarray.itemsize	ndarray 对象中每个元素的大小，以字节为单位
ndarray.flags	ndarray 对象的内存信息
ndarray.real	ndarray元素的实部
ndarray.imag	ndarray 元素的虚部
ndarray.data	包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素，所以通常不需要使用这个属性。

 

ndarray.flags 返回 ndarray 对象的内存信息，包含以下属性：

属性	描述
C_CONTIGUOUS (C)	数据是在一个单一的C风格的连续段中
F_CONTIGUOUS (F)	数据是在一个单一的Fortran风格的连续段中
OWNDATA (O)	数组拥有它所使用的内存或从另一个对象中借用它
WRITEABLE (W)	数据区域可以被写入，将该值设置为 False，则数据为只读
ALIGNED (A)	数据和所有元素都适当地对齐到硬件上
UPDATEIFCOPY (U)	这个数组是其它数组的一个副本，当这个数组被释放时，原数组的内容将被更新

7、创建数组

ndarray 数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外，也可以通过以下几种方式来创建。

7.1  numpy.empty

numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')

参数	描述
shape	数组形状
dtype	数据类型，可选
order	有"C"和"F"两个选项,分别代表，行优先和列优先，在计算机内存中的存储元素的顺序。

示例： 

import numpy as np
x = np.empty([3,2], dtype = int)
print ("x =" ,x)

结果：

注意 − 数组元素为随机值，因为它们未初始化。

7.2 numpy.zeros

numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')

参数	描述
shape	数组形状
dtype	数据类型，可选
order	'C' 用于 C 的行数组，或者 'F' 用于 FORTRAN 的列数组

import numpy as np
 
# 默认为浮点数
x = np.zeros(5) 
print(x)
 
# 设置类型为整数
y = np.zeros((5,), dtype = np.int) 
print(y)

7.3  numpy.ones

numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')

参数	描述
shape	数组形状
dtype	数据类型，可选
order	'C' 用于 C 的行数组，或者 'F' 用于 FORTRAN 的列数组

import numpy as np
 
# 默认为浮点数
x = np.ones(5) 
print(x)
 
# 自定义类型
x = np.ones([2,2], dtype = int)
print(x)

8、NumPy 从已有的数组创建数组

8.1 numpy.asarray

numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)

参数	描述
a	任意形式的输入参数，可以是，列表, 列表的元组, 元组, 元组的元组, 元组的列表，多维数组
dtype	数据类型，可选
order	可选，有"C"和"F"两个选项,分别代表，行优先和列优先，在计算机内存中的存储元素的顺序。

8.2 numpy.frombuffer

numpy.frombuffer 用于实现动态数组。

numpy.frombuffer 接受 buffer 输入参数，以流的形式读入转化成 ndarray 对象。

numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)

注意：buffer 是字符串的时候，Python3 默认 str 是 Unicode 类型，所以要转成 bytestring 在原 str 前加上 b。

参数	描述
buffer	可以是任意对象，会以流的形式读入。
dtype	返回数组的数据类型，可选
count	读取的数据数量，默认为-1，读取所有数据。
offset	读取的起始位置，默认为0。

 pytnon 3.x:

import numpy as np 
 
s =  b'Hello World' 
a = np.frombuffer(s, dtype =  'S1')  
print (a)

结果：

8.3 numpy.fromiter

numpy.fromiter 方法从可迭代对象中建立 ndarray 对象，返回一维数组。

numpy.fromiter(iterable, dtype, count=-1)

参数	描述
iterable	可迭代对象
dtype	返回数组的数据类型
count	读取的数据数量，默认为-1，读取所有数据

import numpy as np 
 
# 使用 range 函数创建列表对象  
list=range(5)
it=iter(list)
 
# 使用迭代器创建 ndarray 
x=np.fromiter(it, dtype=float)
print(x)

结果：

9、NumPy 从数值范围创建数组

9.1 numpy.arange

numpy.arange(start, stop, step, dtype)

参数	描述
start	起始值，默认为0
stop	终止值（不包含）
step	步长，默认为1
dtype	返回ndarray的数据类型，如果没有提供，则会使用输入数据的类型。

import numpy as np
 
# 设置了 dtype
x = np.arange(5, dtype =  float)  
print (x)

　　结果：

9.2  numpy.linspace

numpy.linspace 函数用于创建一个一维数组，数组是一个等差数列构成的;

np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

参数	描述
start	序列的起始值
stop	序列的终止值，如果endpoint为true，该值包含于数列中
num	要生成的等步长的样本数量，默认为50
endpoint	该值为 ture 时，数列中中包含stop值，反之不包含，默认是True。
retstep	如果为 True 时，生成的数组中会显示间距，反之不显示。
dtype	ndarray 的数据类型

import numpy as np
a =np.linspace(1,10,10,retstep= True)   #显示步长
 
print(a)
# 拓展例子
b =np.linspace(1,10,10).reshape([10,1])
print(b)

　　结果：

9.3 numpy.logspace

numpy.logspace 函数用于创建一个于等比数列。

np.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None)

参数	描述
start	序列的起始值为：base ** start
stop	序列的终止值为：base ** stop。如果endpoint为true，该值包含于数列中
num	要生成的等步长的样本数量，默认为50
endpoint	该值为 ture 时，数列中中包含stop值，反之不包含，默认是True。
base	对数 log 的底数。(默认是10）
dtype	ndarray 的数据类型

import numpy as np
a = np.logspace(0,9,10,base=2)
print (a)

结果：

2的0次方；2的1次方；2的2次方；2的3次方；。。。；2的9次方。