一、前言
机器学习三大件：numpy， pandas， matplotlib
Numpy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。
Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用Numpy比直接使用Python要简洁的多。
Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器。
NumPy提供了一个N维数组类型ndarray
import numpy as np score = np.array( [[80, 89, 86, 67, 79], [78, 97, 89, 67, 81], [90, 94, 78, 67, 74], [91, 91, 90, 67, 69], [76, 87, 75, 67, 86], [70, 79, 84, 67, 84], [94, 92, 93, 67, 64], [86, 85, 83, 67, 80]])
score
array([[80, 89, 86, 67, 79],
[78, 97, 89, 67, 81],
[90, 94, 78, 67, 74],
[91, 91, 90, 67, 69],
[76, 87, 75, 67, 86],
[70, 79, 84, 67, 84],
[94, 92, 93, 67, 64],
[86, 85, 83, 67, 80]])
Numpy专门针对ndarray的操作和运算进行了设计，所以数组的存储效率和输入输出性能远优于Python中的嵌套列表，数组越大，Numpy的优势就越明显。
从图中我们可以看出ndarray在存储数据的时候，数据与数据的地址都是连续的，这样就给使得批量操作数组元素时速度更快。
list – 分离式存储,存储内容多样化
ndarray – 一体式存储,存储类型必须一样
ndarray支持并行化运算（向量化运算）
ndarray底层是用C语言写的,效率更高,释放了GIL
二、基本操作
# 生成0和1的数组 ones = np.ones([4,8]) ones
array([[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]])
# 生成等间隔的数组 np.linspace(0, 100, 11)
array([ 0., 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90.,
100.])
#创建等差数组 — 指定步长 np.arange(10, 50, 2)
array([10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48])
三、正太分布
- rand函数根据给定维度生成[0,1)之间的数据，包含0，不包含1
np.random.rand(4,2)
array([[ 0.02173903, 0.44376568],
[ 0.25309942, 0.85259262],
[ 0.56465709, 0.95135013],
[ 0.14145746, 0.55389458]])
- randn函数返回一个或一组样本，具有标准正态分布
np.random.randn(2,4)
array([[ 0.27795239, -2.57882503, 0.3817649 , 1.42367345],
[-1.16724625, -0.22408299, 0.63006614, -0.41714538]])
- randint返回随机整数，范围区间为[low,high），包含low，不包含high
np.random.randint(1,5) # 返回1个[1,5)时间的随机整数
4
- 生成均匀分布的随机数，举例1：生成均值为1.75，标准差为1的正态分布数据，100000000个
x1 = np.random.normal(1.75, 1, 100000000)
array([2.90646763, 1.46737886, 2.21799024, …, 1.56047411, 1.87969135, 0.9028096 ])
- 均匀分布
# 生成均匀分布的随机数 x2 = np.random.uniform(-1, 1, 100000000)
array([ 0.22411206, 0.31414671, 0.85655613, …, -0.92972446, 0.95985223, 0.23197723])
四、数组的索引、切片
# 三维
a1 = np.array([ [[1,2,3],[4,5,6]], [[12,3,34],[5,6,7]]])
# 返回结果
array([[[ 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6]],
[[12, 3, 34],
[ 5, 6, 7]]])
# 索引、切片
a1[0, 0, 1] # 输出: 2
五、形状修改
stock_change.reshape([5, 4]) #5*4 stock_change.reshape([-1,10]) #2*10，-1: 表示通过待计算
六、转置
stock_change.T.shape
七、类型转换
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[12, 3, 34], [5, 6, 7]]]) arr.tostring()
八、数组的去重
temp = np.array([[1, 2, 3, 4],[3, 4, 5, 6]]) >>> np.unique(temp) array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
逻辑运算
直接进行大于,小于的判断：test_score > 60
合适之后,可以直接进行赋值：test_score[test_score > 60] = 1
通用判断函数
np.all() np.all(score[0:2, :] > 60)
np.any() np.any(score[0:2, :] > 80)
统计运算
np.max()
np.min()
np.median()
np.mean()
np.std()
np.var()
np.argmax(axis=) — 最大元素对应的下标
np.argmin(axis=) — 最小元素对应的下标
九、广播机制
- 数组运算,满足广播机制,就OK
1.维度相等
2.shape(其中对应的地方为1,也是可以的)
arr1 = np.array([[0],[1],[2],[3]])
arr1.shape
# (4, 1)
arr2 = np.array([1,2,3])
arr2.shape
# (3,)
arr1+arr2
# 结果是：
array([[1, 2, 3],
[2, 3, 4],
[3, 4, 5],
[4, 5, 6]])
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