NumPy的基础语法

January 12, 2025About 4 min

NumPy的基础语法

准备工作

JupyterNote安装Numpy

!pip intstall numpy

导包

import numpy as np
# 这是标准的导包，别名为np

手册

ndarray对象

属性
- ndmin：秩，即数据轴的个数
- shape：维度
- size：元素个数
- dtype：元素的类型
- itemsize：每个元素的字节大小

创建数组

array

函数原型
```
 array(object, dtype=None, *, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0,like=None)
```
- object：数组或嵌套的数列，也就是你想转化的数组
- dtype：元素的类型，可选
- copy：对象是否需要复制，可能与深浅复制有关
- ndmin：指定最小维度

常见用法

a = list(range(10))
b = np.array(a)
# 常见的就是直接把数组放进去

arange

用法跟自带的range类似

函数原型

arange([start,] stop[, step,], dtype=None, *, device=None, like=None)

linspace

函数原型
```
linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None,axis=0, *, device=None)
```
- start：开始数字
- stop：结束数字
- num：生成多少个数字
- endpoint：False表示不包含stop
- retstep：返回一个公差

logspace

与上面不同的是创建的是等比数列，参数略微不同

zeros

创建全0数组

函数原型
```
zeros(shape, dtype=float, order='C', *, like=None)
```
- shape：创建的数组的shape，就像是几行几列这种属性

ones

创造全1数组

diag

创造对角线为指定值

函数原型
```
diag(v, k=0)
```
- v：要创建的对角线的填充数据，一个数组
- k：可正可负，指定对角线的在哪个位置，正对角线还是反对角线

eye

创造对角线全为1的数组

函数原型

eye(N, M=None, k=0, dtype=float, order='C', *, device=None, like=None)

N：行数
M：列数，默认为N

生成随机数

np.random

randint
生成int类型的随机数
函数原型
```
randint(low, high=None, size=None, dtype=None)
```
返回区间在[low, high)之间的数，如果high 没给定，那么区间就是 [0, low)
- size：生成多少个
random
生成指定数量的随机数
rand
可以生成指定维度的数组
如rand(2, 3, 4)那就是第一维长度为2，第二维长度为3...

数组变换

ndarray对象.reshape(新维度)：返回值为新的ndarray对象
可以给定维度reshape(2,3),也可以自动推断，例如reshape(2, -1)形成2行对应列的数组
相反操作
1. ravel
2. flatten
两个都是把数组变成一维
filp
将数组进行反转

数组合并

无论哪种合并，要保证能合并，例如合并的方向要保证一样列数或行数

hstack

水平方向合并

函数原型
```
vstack(tup, *, dtype=None, casting="same_kind"):
```
- tup：一个元组，包含要合并的若干个数组

vstack

垂直方向合并

concatenate

上面两个函数的合体，通过axis控制合并方向

函数原型
```
concatenate(arrays, axis=None, out=None, *, dtype=None, casting=None)
```
- arrays：要合并的数组
- axis：合并的方向：1横向，0纵向

数组分割

操作和上面相反

hsplit
vsplit
split：对应的就是concatenate的反向操作

数组转置和轴对换

transpose

转置矩阵
把每个轴对应得数据看作一个元组进行放置
如二位数组，transpose(1, 0)，因为x轴为对应0，y轴对应1
所以按y轴和x轴位置放，那么就是把数组的每一行当作每一列来输出

swapaxes

没搞明白

数组的索引和切片

索引
可以使用a[1][2][3]这种的
切片
可以a[1: 2, 2 : 3]这种的，每个维度有一个索引，使用,隔开
这种的是按轴来切的，例如有个二维的a[:, :1]表示所有行的第一列的元素

数据排序

sort

函数原型

sort(a, axis=-1, kind=None, order=None, *, stable=None)

a：要排序的数组

argsort

lexsort

可以根据键去排序
如一个键数组为a = [-1, 2]
要排序的数组为b = [4, 2]
那么np.lexsort((b, a))就是[2, 4]

数据重复和去重

unique

把数组扔进去就行

tile和copy

都可以把一个数组进行复制后进行拼接，返回一个新的数组11

tile(A, reps)
- A：要重复的数组
- reps：重复的次数
repeat(a, reps, axis = None)
- a：要重复的数组
- reps：：重复的次数
- axis：拼接方向，横向或纵向

常用统计函数

sum：求和，也可以沿着轴求和
mean：均值
std：标准差
min：最小值
max：最大值
var：方差