Numpy 的常用操作

1.创建数组array

 # 创建数组array
 import numpy as np
 a = np.array([1,2,3])   #创建数组
 b = np.array([(1.5,2,3), (4,5,6)],
 dtype=float)
 c = np.array([(1.5,2,3), (4,5,6)],
 [(3,2,1), (4,5,6) ] ], dtype=float)

 np.zeros((3,4))  #创建0数组
 np.ones((2,3,4), dtype=np.int16)  #创建1数组
 d = np.arrange(10,25,5)  #创建相同步数数组
 np.linspace(0,2,9)  #创建等差数组

 e = np.full((2,2), 7) #创建常数数组
 f = np.eye(2) #创建2x2矩阵
 np.random.random((2,2)) #创建随机数组
 np.empty((3,2)) #创建空数组

2.复制数组

 #复制数组
 h = a.view()
 np.copy(a)
 h = a.copy()

3.输出数组array

 # 输出数组array
 import numpy as np
 print(my_array) #打印数组

 #saving &Loading on disk保存到磁盘
 np.save('my_array', a)
 np.savez('array.npz', a, b)
 np.load('my_array.npy')

 #saving &Loading Text files保存到文件
 np.loadtxt("my file.txt")
 np.genfromtxt("my_file.csv", delimiter=',')
 np.savetxt("marry.txt", a, delimiter="")

4.Numpy中的基本运算

 # 基本运算
 import numpy as np

 #arithmetic operation算术运算
 g = a - b
 np.subtract(a,b) #减法
 b+a
 np.add(b,a) #加法
 a / b
 np.divide(a,b) #除法
 a * b
 np.multiple(a,b) #乘法
 np.exp(b) #指数
 np.sqrt(b) #开方
 np.sin(a) #sin函数
 np.cos(b) #cos函数
 np.log(a) #log函数
 e.dot(f) #内积

 #Comparison比较
 a == b #元素
 a < 2 #元素
 np.array_equal(a,b) #数组

 #Aggregate Functions 函数
 a.sum() #求和
 b.min() #最小值
 b.max(axis=0) #最大值数组列
 b.cumsum(axis=1) #元素累加和
 a.mean() #平均值
 b.median() #中位数
 a.corrcoef() #相关系数
 np.std(b) #标准差

5.数组处理

 # 数组处理
 import numpy as np

 #Transposing Array
 I = np.transpose(b) #转置矩阵
 i.T #转置矩阵

 #Changing Array Shape
 b.ravel() #降为一维数组
 g.reshape(3,-2) #重组

 #Adding/Removing Elements
 h.resize((2,6)) #返回shape(2,6)
 np.append(h,g) #添加
 np.insert(a,1,5) #插入
 np.delete(a,[1]) #删除

 #Combining Arrays
 np.concatenate((a,d), axis=0) #连结
 np.vstack((a,b)) #垂直堆叠
 np.r_[e,f] #垂直堆叠
 np.hstack((e,f)) #水平堆叠
 np.column_stack((a,d)) #创建水平堆叠
 np.c_[a,d] ##创建水平堆叠

 #splitting arrays
 np.hsplit(a,3) #水平分离
 np.vsplit(c,2) #垂直分离

6.数组索引

 # 数组索引
 import numpy as np
 #subsetting
 a[2] #选取数组第三个元素
 b[1,2] #选取2行3列元素

 #slicing
 a[0:2] #选1到3元素
 b[0:2,1] #选1到2行的2列元素
 b[:1] #选所有1行的元素
 c[1,...] #c[1,:,:]
 a[ : :-1]  #反转数组

 #Boolean Indexing
 a[a<2] #选取数组中元素<2的

 #Fancy Indexing
 b[[1,0,1,0], [0,1,2,0]]
 #选取[1,0],[0,1],[1,2],[0,0]
 b[[1,0,1,0][:, [0,1,2,0]]]
 #选取矩阵的一部分

7.Numpy中的数据类型

 # numpy中的数据类型
 np.int64 #64位整数
 np.float32 #标准双精度浮点
 np.complex #复杂树已浮点128为代表
 np.bool #true&false
 np.object #python object
 np.string_ #固定长度字符串
 np.unicode_ #固定长度统一码

8.检查数组信息

 # 检查数组信息
 a.shape #数组维度
 len(a) #数组长度
 b.ndim #数组维度数量
 e.size #数组元素数量
 b.dtype #元素数据类型
 b.dtype.name #数据类型名
 b.astype(int) #改变数组类型

 #asking for help更多信息
 np.info(np.ndarray.dtype)

9.对数组进行排序

 #对数组进行排序
 a.sort()
 c.sort(axis=0)
 

参考信息：https://www.kesci.com/