02numpy

一． Numpy定義

一個在Python中作科學計算的基礎庫，重在數值計算，也是大部分PYTHON科學計算庫的基礎庫，多用於在大型、多維數組上執行數值運算

二． Numpy使用

1.建立數組

 

 

2.numpy中的數組類型

 

 

3.數組類型的操做

 

 

4.修改數組形狀

 

 

b=a.reshape(3,4)

b纔是(3,4)的數組

5.數組和數的計算

 

 

6.數組和數組的計算

 

廣播原則：若是兩個數組的後緣維度的軸長相符或其中一方的長度爲1，則認爲他們廣播兼容的。廣播會在缺失或長度爲1的維度上進行。

三． 軸axis

 

 

四． Numpy讀取數據

1.格式及參數介紹

np.loadtxt(fname,dtype=np.float,delimiter=None,skiprows=0,usecols=None,unpack=False)

 

l  dtype:指定數組的數據類型

l  delimiter:分隔字符串

l  skiprows:跳過的行數

l  usecols:讀取指定的列，索引，元組類型

l  unpack：若是True，讀入屬性將分別寫入不一樣變量

 

2.轉置

1)t.transpose()

2)t.swapaxes(1,0)

3)t.T

五．數據處理

1.索引和切片

 

 

2.數組的切片修改

 

 

3.其餘修改方式

1）布爾索引：將數組中小於0的數賦值爲0

 

 

2）三元運算符：將數組中大於10的賦值爲10，小於10的賦值爲0

 

 

3）clip裁剪：小於10的替換爲10，大於18的替換爲18，nan不變

 

 

五． numpy中的nan和inf

1.    nan

1)      nan不是一個數字

出現nan：

l  當咱們讀取本地的文件爲float的時候，若是有缺失，就會出現nan

l  當作了一個不合適的計算的時候（好比無窮大（inf）減去無窮大）

2）nan和nan是不相等的

利用該特性，能夠用np.count_nonzero(t!=t)

將nan替換爲其餘值t[np.isnan(t)]=0

3)      經常使用的統計數組

 

 

4）nparray填充均值

 

2.    inf表示無窮

 

六． 數組拼接

 

 

七． 數組的行列交換

 

 

八． numpy的其餘方法

1.獲取最大值最小值的位置

l    np.argmax(t,axis=0)

l    np.argmin(t,axis=1)

2.建立一個全0的數組: np.zeros((3,4))

3.建立一個全1的數組:np.ones((3,4))

4.建立一個對角線爲1的正方形數組(方陣)：np.eye(3)

5.生成隨機數

 

 

6.注意點