python数据分析工具包（1）——Numpy（一）

时间：2024-07-12 12:35:50

　　　　在本科阶段，我们常用的科学计算工具是MATLAB。下面介绍python的一个非常好用而且功能强大的科学计算库——Numpy。

  • a powerful N-dimensional array object（一个强大的N维数组对象）
  • sophisticated (broadcasting) functions （先进的（广播？）函数）
  • tools for integrating C/C++ and Fortran code（集成的C / C++和Fortran代码工具）
  • useful linear algebra, Fourier transform, and random number capabilities（有用的线性代数，傅立叶变换和随机数能力）

　　　　以上是官方文档的介绍，具体资料可以按参考这个网站： http://www.numpy.org/

　　　　依旧是pip install numpy安装这个包。我们在ipython中举一些例子来学习它的一些常用操作。当然在此之前，建议先了解一下矩阵等相关的数学知识，就当温习一下大学的线代高数部分了。

 #导入numpy

 >>> import numpy as np

 #生成一个指定内容的数组

 >>> 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     #数组行列数

 (3, 5)

 >>> a.ndim    #数组维度

 2

 >>> a.dtype.name  #数组中元素类型

 'int64'

 >>> a.itemsize   #数组中每个元素的字节大小

 8

 >>> a.size   #数组元素的总数

 15

 >>> type(a)  #输出a的属性

 <type 'numpy.ndarray'>

 #直接给定元素生成数组

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

 >>> b

 array([6, 7, 8])

 >>> type(b)

 <type 'numpy.ndarray'>

　　　　numpy可以生成指定的数组。

 C:\Users\Administrator\Desktop

 λ ipython

 Python 3.6.4 (v3.6.4:d48eceb, Dec 19 2017, 06:54:40) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)]

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 IPython 6.2.1 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.

 In [1]: import numpy as np

 In [2]: a=np.zeros([3,4])      #生成全零阵

 In [3]: a

 Out[3]:

 array([[0., 0., 0., 0.],

        [0., 0., 0., 0.],

        [0., 0., 0., 0.]])

 In [4]: b=np.ones([3,4])   #生成全1阵

 In [5]: b

 Out[5]:

 array([[1., 1., 1., 1.],

        [1., 1., 1., 1.],

        [1., 1., 1., 1.]])

 In [6]: c=np.random.rand(3,4)     #生成随机阵

 In [7]: c

 Out[7]:

 array([[0.36417168, 0.24336724, 0.78826727, 0.42894367],

        [0.77198615, 0.95897315, 0.25628233, 0.53995372],

        [0.02777746, 0.25093856, 0.14544893, 0.10475779]])

 In [8]: d=np.eye(3)     #生成单位阵

 In [9]: d

 Out[9]:

 array([[1., 0., 0.],

        [0., 1., 0.],

        [0., 0., 1.]])

 In [10]: e=np.mat([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])   #矩阵化

 In [11]: e

 Out[11]:

 matrix([[1, 2, 3],

         [4, 5, 6],

         [7, 8, 9]])

 In [12]: f=np.power(e,2)    #计算N次幂

 In [13]: f

 Out[13]:

 matrix([[ 1,  4,  9],

         [16, 25, 36],

         [49, 64, 81]], dtype=int32)

 In [14]: g=f.T     #求转置矩阵

 In [15]: g

 Out[15]:

 matrix([[ 1, 16, 49],

         [ 4, 25, 64],

         [ 9, 36, 81]], dtype=int32)

 In [16]:

　　　　下面对array（）和mat（）做一个区分。初学者很容易混淆。

　　　　np.array(a)  是将列表数组化，　它与另一个narray的乘法并不是按照矩阵乘法进行的，而是对应元素相乘　。而mat（），在上面的例子可以清楚地看出来，他生成的对象是一个matrix。即将数组矩阵化。对矩阵使用shape（）方法，会返回矩阵的维度，而数组则会返回它的行和列。详细资料可以参考官方文档。

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