关于numpy

摘要：关于numpy and pandas的使用很多，最近也老用到，但是作为初学者总是模模糊糊，使用不清楚，所以就好好总结了一下，以备后用

第一部分：numpy

1、基础属性

　　import numpy as np
　　array = np.array([ [1,2,3] ,[2,3,4] ])   
　　print(array)
　　print(array.ndim,'\t',array.shape,'\t',array.size)    #维数，矩阵行列数，元素个数

　　

　　2、创建

　　a = np.array( [   ]  ,dtype = np.int)

　　　　 a= np.zeros((2,3))  　　 #创建两行三列的全0矩阵

　　

　　  a = np.ones( (3,4),dtype = np.int ) 　　#创建三行四列的全1矩阵

　　　　

　　 a = np.arange(10,20,2)　　　　#创建10-20，步长为2的矩阵

　　

　　　　 a = np.arange(12).reshape( (3,4))　　　　

　　　　

　　　　 a = np.linspace(1,10,20).reshape( (4,5) )　　　　#创建1-10，20个元素的等差数列矩阵

　　　　

　　3、运算

　　　　a = np.array( [10,20,30,40] )
　　　　b = np.arange( 4 )
　　　　print('a = ',a,'\n','b = ', b)
　　　　print('a+b =',a + b)
　　　　print('b**2 =',b**2)
　　　　print('10*np.sin(a)=',10*np.sin(a))
　　　　print('b<3 = ',b < 3)

　　　　

　　　　a = np.random.random( (2,4) )
　　　　print(a)
　　　　print(np.sum(a))
　　　　print(np.min(a))            #最小值
　　　　print(np.max(a))            #最大值
　　　　print(np.sum(a,axis = 1))   #行求和
　　　　print(np.sum(a,axis = 0))   #列求和

　　　　

　　　　A = np.arange(2,14).reshape((3,4))
　　　　print(A)
　　　　print(np.argmin(A))         #A中最小值的index
　　　　print(np.argmax(A))         #A中最大值的index
　　　　print(np.mean(A))           #A的平均值
　　　　print(np.average(A))        #A的平均值
　　　　print(A.mean())             #A的平均值
　　　　print(np.median(A))         #A的中位数
　　　　print(np.cumsum(A))         #A的累加
　　　　print(np.diff(A))           #A的累差

　　　　

　　　　A = np.arange(-2,10).reshape((3,4))
　　　　print(A)
　　　　print(np.nonzero(A))        #非0元素的行列号
　　　　print(np.sort(A))           #A排序，从小到大
　　　　print(np.transpose(A))      #A的转置
　　　　print(A.T)                  #A的转置
　　　　print(np.clip(A,5,9))       #A中小于5的改为5，大于9的改为9
　　　　print(np.mean(A,axis = 0))  #A中按列求平均值
　　　　print(np.mean(A,axis = 1))  #A中按行求平均值

　　　　

　　4、索引　　

　　　　A = np.arange(,).reshape( (,) )
　　　　print(A)
　　　　print(A[])
　　　　print(A[][])
　　　　print(A[,])

　　　　

　　　　A = np.arange(3,15).reshape( (3,4) )
　　　　print(A)
　　　　print(A[2,:])       #第二行所有数
　　　　print(A[:,1])       #第一列所有数
　　　　print(A[1,1:2])     #第一行，第一列到第二列的数

　　　　

　　　　for row in A:       #A按行遍历
   　　　　 print(row)      
　　　　for column in A.T:  #A转置后按行遍历
  　　　　  print(column)
　　　　for item in A.flat: 迭代A的每一项
   　　　　 print(item)

　　　　

　　5、合并

　　　　A = np.array([1,1,1],)
　　　　B = np.array([2,2,2])
　　　　print(np.vstack( (A,B) ))   #行合并
　　　　print(np.hstack( (A,B) ))   #列合并
　　　　print(A[np.newaxis,:])
　　　　print(A[:,np.newaxis])
　　　　print(np.concatenate( (A,B,B,A) ,axis = 0 ) )

　　　　

　　6、分割

　　　　A = np.arange(12).reshape((3,4))
　　　　print(np.split(A,2,axis = 1))       #列分2块
　　　　print(np.split(A,3,axis = 0))       #行分3块
　　　　#print(np.split(A,3,axis = 1))      #不能进行不均等分割

　　　　

　　　　print(np.array_split(A,3,axis = 1))     #进行不均等分割

　　　　

　　　　print(np.vsplit(A,3))       #行分
　　　　print(np.hsplit(A,2))       #列分