Numpy概述

NumPy 是 Python 中的一个开源数学库，提供了快速且便捷的数组处理功能，可以用来进行科学计算、数据分析、算法开发等多种任务。NumPy 是 Python 科学计算生态系统的核心组件之一，与众多科学计算相关的库都依赖NumPy。如果你想在 Python 中进行科学计算，那么必须掌握 NumPy 的使用。
导入numpy

import numpy as np

• 普通数组list

可以看出list不能和数值变量进行运算

• numpy中的数组类型是ndarray

• ndarray类型的数组就能和单个数值进行简单运算，过程就是把数字中的每一个元素都与这个数值做运算，即广播机制

• 两个ndarray类型的数值运算

• 和list一样的索引获取值

• 定义多维数组

• ndarray数组不仅可以和单个数值进行运算 相同形状的ndarray也可以进行简单运算，就是对应位置的元素分别进行运算

• ndarray使用shape知道该矩形的尺寸，而list不支持

array数组

可以使用list来转换成ndarray

• 使用dtype获取数组中元素的类型

• 和list 不同的是list的中的元素类型可以不同，ndarray中的元素类型必须相同，如果不同那么会向下转型成一样的，这里有4个int32 一个float64，然后会自动把int32 转成float64

• ndarray的一些基本操作
  

• fill 给数组都填充成一个元素
  

• 索引 切片等与list 没啥区别
  

数组结构

• 多维数组即矩阵的一些操作

• 这里做并不会新开辟一块内存，而是都指向同一块内存进行操作要使用copy函数 才是新开内存然后赋值过去
  
  

• 使用arange 产生数组，指定左闭右开的区间，和步长
  

• 产生bool类型的数组
  

• 使用布尔类型数组，来拿到对应位置arr的元素，相应位置为true就获取，为false就不取
  

• 数据初始化10个元素的数组
  

• 使用这种方法给mask赋值
  

• 在用上面的mask来获取arr1中相应位置元素

• 
  

• 获取特定位置的坐标 使用where 函数
  

• 通过这种方式返回特定元素
  

数组类型

• 指定类型
  

• 我们可以设置ndarray 存储任意类型，一般计算不推荐这样设置
  
  

• 使用asarray方法转换类型
  
  
  

• 可以直接通过变量.astype 转换
  

数值运算

• sum
  

• 对列求和
  

• 对行求和
  
  
  

• prod 累乘
  
  

• min 最小值
  

• max 最大值同理
  

• 返回最大值或最小值索引
  

• std 标准差
  

• var 方差
  

• clip方法是把小于3的改成3 大于5的改成5
  

• round 四舍五入
  
  

排序操作

• sort
  

• argsort 返回排序后下标的变化

• searchsorted 在一个已经有序的数组中如果插入一个数组，返回插入元素按照有序的方式插入时，所插入位置的下标
  

-lexsort函数的使用 先按照第2列升序排序，在2列升序的情况下，按照0列降序排序，返回最终下标数组

数组形状操作

• shape 查看形状
  

• 一种改变数组形状的方式
  

• reshape 改变数组形状的另一种方式，这里没有改变原数组
  
  尺寸形状要能对应上元素总数量，否则就报错

• newaxis 增加维度
  

• 左边增加维度
  

• 增加多个维度
  

• squeeze 压缩维度 把维度为1的轴全部移除
  

• 转置 不改变原数组
  
  

• 数组的连接
  
  
  

• 展开成一维数组
  

数组生成函数

生成ndarray数组的几种方式

• 直接在参数列表中手写list，或者传入list
  

• arange 函数
  
  

• linspace
  

• logspace
  

-meshgrid 生成二维网格

• 返回行向量 返回列向量

• 生成全为0的zeros 和全为1的ones
  
  
• empty 元素是随机的
  
• fill 填充特定值
  
• zeros_like ones_like 照着给定数组尺寸生成全是0 全是1 的数组
  
• identity 生成单位阵
  

四则运算

• multiply
  
• dot 矩阵相乘
  
  

• ==

• 与运算
  
• 或运算
  
• 非运算
  

随机模块

• random.rand

• random.randint
  
• random.random_sample
  
• random.normal
  

• 洗牌
  

文件读写

先写入一下数字在文本中

使用普通方法读文件到数组中

• loadtxt
  
  
  
  
  

• savetxt 将数组写到txt中
  

• 直接读写ndarray 保存形式有.npy .npz

• save
  

• savez