1、numpy.genfromtxt读取txt文件
import numpy
world_alcohol = numpy.genfromtxt("world_alcohol.txt", delimiter=",",dtype=str)
#上面一句话是：实例化一个numpy.genfromtxt的对象，第一参数传要读取的文件名，第二个是分割符，最后一个读取后的数据类型。这是用numpy.genfromtxt读取txt文件内容的方法。
print(type(world_alcohol))
print(world_alcohol)
#print(help(numpy.genfromtxt))
输出为：
<class 'numpy.ndarray'>
[['Year' 'WHO region' 'Country' 'Beverage Types' 'Display Value']
['1986' 'Western Pacific' 'Viet Nam' 'Wine' '0']
['1986' 'Americas' 'Uruguay' 'Other' '0.5']
...,
['1987' 'Africa' 'Malawi' 'Other' '0.75']
['1989' 'Americas' 'Bahamas' 'Wine' '1.5']
['1985' 'Africa' 'Malawi' 'Spirits' '0.31']]
2、numpy.array建立矩阵
vector = numpy.array([5, 10, 15, 20]) #使用numpy.array方法把一个list转化为一个向量或者叫一行矩阵。
matrix = numpy.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30], [35, 40, 45]]) #使用numpy.array方法把多个list转化为一个矩阵。
print(vector)
print(matrix)
所以写一维矩阵写一个中括号，写二维矩阵写二个中括号，写三维矩阵写三个中括号。
输出：
[ 5 10 15 20]
[[ 5 10 15]
[20 25 30]
[35 40 45]]
3、shape方法打印矩阵形状
vector = numpy.array([5, 10, 15, 20])
print(vector.shape) #vector.shape就是打印该矩阵的形状，即几维，几行几列。
matrix = numpy.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30], [35, 40, 45]])
print(matrix.shape) #matrix.shape就是打印该矩阵的形状，即几维，几行几列。
一般XXX.shape用作调试程序用。
输出：
(4,)
(3, 3)
4、dtpye方法打印矩阵元素类型
当构建numpy矩阵时，要求里面的所有元素的数据类型为相同的数据类型。
numbers = numpy.array([1, 2, 3, 4])
print(numbers)
print(numbers.dtype)
输出：
[1 2 3 4]
int32
当上述代码修改成下面时：
numbers = numpy.array([1, 2, 3, 4.0])
print(numbers)
print(numbers.dtype)
输出：
[ 1. 2. 3. 4.]
float64
5、numpy索引
import numpy
world_alcohol = numpy.genfromtxt("world_alcohol.txt", delimiter=",", dtype="U75", skip_header=1)
print(world_alcohol)
uruguay_other_1986 = world_alcohol[1,4] #我们需要取的数据是第2行第5个，同list第一个数据索引值为0
third_country = world_alcohol[2,2] #这行我们需要取的数据是第3行第3个。
print(uruguay_other_1986)
print(third_country)
输出：
0.5
Cte d'Ivoire
6、numpy切片
1）向量的切片
vector = numpy.array([5, 10, 15, 20]) #建立一个向量
print(vector[0:3]) #向量与list的切片方式一致，顾头不顾尾。
输出：
[ 5 10 15]
2）矩阵的单列或单行切片
matrix = numpy.array([
[5, 10, 15],
[20, 25, 30],
[35, 40, 45]
]) #建立矩阵
print(matrix[:,1]) # :表示这一行或一列的所有元素。以“,”为间隔，隔开行和列的位置。如果在第一个位置为行，第二个位置为列。
输出：
[10 25 40]
3）矩阵的多列或多行切片
matrix = numpy.array([
[5, 10, 15],
[20, 25, 30],
[35, 40, 45]
])
print(matrix[:,0:2]) #以","为间隔，隔开行和列的位置。":"表示所有元素。
输出：
[[ 5 10]
[20 25]
[35 40]]
matrix = numpy.array([
[5, 10, 15],
[20, 25, 30],
[35, 40, 45]
])
print(matrix[1:3,0:2])
7、对numpy.array整体的操作
对numpy.array整体的操作=对numpy.array每一个元素做相同的操作。
vector = numpy.array([5, 10, 15, 20])
print(vector == 10)
output：
[False True False False]
这一条定律对矩阵一样适用：
matrix = numpy.array([
[5, 10, 15],
[20, 25, 30],
[35, 40, 45]
])
print(matrix == 25)
output：
[[False False False]
[False True False]
[False False False]]
8、bool值也可以当索引
把某个矩阵的对应布尔值矩阵作为索引传递给原矩阵，则会返回出bool值为真的元素
vector = numpy.array([5, 10, 15, 20])
equal_to_ten = (vector == 10)
print(equal_to_ten)
print(vector[equal_to_ten])
output:
[False True False False]
[10]
上述规律对矩阵一样适用：
matrix = numpy.array([
[5, 10, 15],
[20, 25, 30],
[35, 40, 45]
])
second_column_25 = (matrix[:,1] == 25)
print(second_column_25)
print(matrix[second_column_25, :])
output:
[False True False]
[[20 25 30]]
9、bool值表的与、或
1)bool值表的与
vector = numpy.array([5, 10, 15, 20])
equal_to_ten_and_five = (vector == 10) & (vector == 5)
print(equal_to_ten_and_five)
output:
[False False False False]
2)bool值表的或
和上面代码类似，此处略
10、矩阵data类型转换
vector = numpy.array(["1", "2", "3"]) #元素为字符串类型
print（vector.dtype） #打印元素类型
print （vector）
vector = vector.astype(float) #用astype（）方法进行强制类型转换。
print （vector.dtype）
print （vector）
11、求矩阵极值等方法
vector = numpy.array([5, 10, 15, 20])
vector.min() #求矩阵中最小的元素
#print(help（numpy.array）) #想了解更多的方法或函数，打印相关帮助即可。
12、矩阵求和
matrix = numpy.array([
[5, 10, 15],
[20, 25, 30],
[35, 40, 45]
])
matrix.sum(axis=1) #按行求和
output：array([ 30, 75, 120])
matrix.sum(axis=0) #按列求和
output：array([60, 75, 90])
指数计算和根号计算
B = numpy.arange(3)
print (numpy.exp(B)) #exp是以e为底数，B的每个元素分别作为指数进行计算，计算结果以矩阵的方式显示
print (numpy.sqrt(B)) #sqrt是对B的每个元素分别开根号，计算结果以矩阵的方式显示
13、关于矩阵的操作
a = np.floor(10*np.random.random((3,4))) #np.random.random((3,4))是-1到1之间的随机，*10让数据扩大10倍便于分辨，floor方法是向下取整又叫舍尾法近似。
print(a.ravel()) #a.ravel() 方法是把一个二维矩阵拉伸成一个1维向量，顺序是先第1行从左到右，然后第2行从左到右，以此类推
a.shape = (6, 2) #把矩阵a的形状设置为6行2列
print(a.T) #把a矩阵转置，即把原来的第一列变为新矩阵的第一行，第二列变为新矩阵的第二行，即原来的行变为列，原来的列变为行，依次类推。
a.reshape(3,-1) #reshape(3,-1)方法是修改矩阵的形状，3是3行，-1这个数表示让计算机根据其他维度的数据，自动算出-1这个地方应该填写多少，并完成修改。
矩阵的拼接：
a = np.floor(10*np.random.random((2,2)))
b = np.floor(10*np.random.random((2,2)))
print(np.hstack((a,b))) # hstack方法是矩阵横向拼接方法
print(np.vstack((a,b))) # vstack方法是矩阵纵向拼接方法
矩阵的切分：
a = np.floor(10*np.random.random((2,12)))
print (np.hsplit(a,3)) # hsplit函数是横向切割，传入两个参数，第一个参数是要被切割的矩阵，第二个是切成几份。
print (np.hsplit(a,(3,4))) # hsplit还有一种用法，指定在某几个位置切。该例子中，第二个位置参数是一个元组形式，表示在位置3,4分别切一刀
a = np.floor(10*np.random.random((12,2)))
np.vsplit(a,3) # vsplit函数是纵向切割，传入两个参数，第一个参数是要被切割的矩阵，第二个是切成几份。
14、关于复制的操作
1）赋值符号：指向一样，数据共享
a = np.arange(12) #建立一个12个元素的向量，命名为a
b = a
print(b is a) #打印判断b是不是a的结果
b.shape = 3,4 #把一维向量b的形状转化成3行4列的而二维矩阵
print a.shape #打印a的形状
print id(a) #打印a的id，id是某个变量在内存中生成时，被赋予的具有唯一性的内存标识
print id(b) #打印b的id
output：
True
(3, 4)
82691200
82691200
由上述例子得出，a和b只是同一个矩阵的不同名称，他们俩指向的是同一个矩阵，所以不论对a还是b操作，都会引起被指向矩阵的变化。
2）浅复制：指向不同，数据共享
c = a.view() # 矩阵的view方法是浅复制，即c和a指向不同，但又同时共享着数据
print(c is a) #打印c是不是a的结果
c.shape = 2,6
print a.shape
c[0,4] = 1234 #把矩阵c第1行第5列元素赋值为1234
print (a)
output：
False
array([[ 0, 1, 2, 3],
[1234, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
由此得出，矩阵的view方法是浅复制，即c和a指向不同，但又同时共享着数据。
3）深复制：指向不同，数据不同
d = a.copy() # 矩阵的copy方法是深复制，即d和a指向不同，数据不同
print(d is a)
d[0,0] = 9999
print d
print a
output:
False
[[9999 1 2 3]
[1234 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[[ 0 1 2 3]
[1234 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
15、矩阵的排序和索引
1）最值：
data = np.sin(np.arange(20)).reshape(5,4) #随机创建一个矩阵
ind = data.argmax(axis=0) #矩阵的argmax方法是求每列或每行的最大值，axis=0这个参数指按列统计，axis=1是按行统计。
print ind
#data_max = data[ind, xrange(data.shape[1])] #把每列最大的元素取出来。
print data_max
2）扩展
a = np.arange(0, 40, 10) #随机建立一个矩阵
b = np.tile(a, (3, 5)) # tile方法是矩阵拓展方法，第一参数是把a作为整体当做一个元素进行扩展，第二个参数是扩展成3行5列的矩阵。
print b
3）排序
a = np.array([[4, 3, 5], [1, 2, 1]])
#b = np.sort(a, axis=1) #按照行对矩阵a排序，默认是从小到大排序，把新矩阵赋值给b
#a.sort(axis=1) # 这种调用方法和np.sort(a,axis=1)效果一样
a = np.array([4, 3, 1, 2])
j = np.argsort(a) # argsort方法是先对矩阵a排序，然后对应求出每个元素在原来矩阵a中的索引
print j
print a[j] #把这个索引传入原矩阵就可以得到排序后的新矩阵。
output：
[2 3 1 0]
[1 2 3 4]
16、对numpy库的总结
整体来看numpy库已经包含了对矩阵的基本处理方式，有替代matlab的倾向。想比matlab，numpy库的优势还是很明显的。不过单纯学完numpy库，我还是没办法把它和程序化交易结合起来。不过学完这个库，以后就不用安装巨大的matlab 2012R 这个软件了。