本文是我在学习期间的笔记，看的书是《Python数据分析基础教程 NumPy学习指南 》第二版。
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Table of Contents

1. numypy
   1. 向量加法
   2. NumPy 基础
      1. 数组对象
      2. 指定类型
      3. 自定义数据类型
      4. 数组的切片和索引
      5. 改变数组的维度
      6. 数组的组合
      7. 数组的分割
      8. 数组的属性
      9. 数组的转换
   3. 常用函数
      1. 文件读写
   4. 便捷函数
   5. 矩阵和通用函数
      1. 矩阵
      2. 从已有矩阵创建新矩阵
      3. 通用函数
      4. 算术运算
      5. 模运算

numypy

numpy数组在数值运算方面的效率优于python提供的list容器。

向量加法

• TypeError: ‘range’ object does not support item assignment

defpython_sum(n):
	a=list(range(n))
	b=list(range(n))
	c=[]for iinrange(len(a)):
	a[i]=pow(i,2)
	b[i]=pow(i,3)
	c.append(a[i]+ b[i])return cdefnumpy_sum(n):import numpyas np
	a=pow(np.arange(n),2)
	b=pow(np.arange(n),3)
	c= a+ breturn cdeftest(size):# size = int(sys.argv[1])# size = 1000from datetimeimport datetimeimport sys 
	
	start= datetime.now()
	c= python_sum(size)
	delta= datetime.now()- startprint("The last 2 elements of the sum: ", c[-2:])print("PythonSum elapsed time in microseconds: ", delta.microseconds)
	
	start= datetime.now()
	c= numpy_sum(size)
	delta= datetime.now()- startprint("The last 2 elements of the sum: ", c[-2:])print("NumPySum elapsed time in microseconds: ", delta.microseconds)

test(100000)

两者的输出形式上有差异：numpysum 的输出不包含逗号，numpy的数组对象以专门的数据结构来存储数值。

NumPy 基础

数组对象

• ndarray 是一个多维数组对象由：实际的数据，描述这些数据的元数据构成。

大部分操作仅仅修改元数据，而不改变底层的实际数据。

• numpy 数组的下标也是从0开始的。

from numpyimport*

a= arange(50)print(a.dtype)print(a.shape)# 返回一个表示数组维度的tuple# 创建多维数组

b= array([arange(5), arange(5)])print(b,"\n",b.dtype,"维度： ",b.shape)print("选取[1,2]: \n\t", b[1,2])

指定类型

arange(8,dtype= float64)

• 复数是不能转换为整数的。 否则会触发 TypeError
• 数据类型对象是numpy.dtype类的实例。
• 数据类型对象是可以给出单个数组元素在内存中占用的字节数，即dtype类的itemsize属性：

array(6).dtype.itemsize

自定义数据类型

数组的切片和索引

改变数组的维度

先定义一个数组

a= arange(24).reshape(2,3,4)
a

• ravel() 函数完成展平操作,只返回数组的视图。

a.ravel()

• flatten() 展平，会请求分配内存来保存结果。

a.flatten()

• 两个函数都不改变原数组

a

• 用元祖设置维度

a.shape=(6,4)
a

• transpose() 得到转置矩阵

a.transpose()

• resize() 和reshape()函数功能一样，但resize会直接修改原来的数组

a.resize(2,12)
a

数组的组合

• 先创建一个数组

from numpyimport*  
a= arange(9).reshape(3,3)
b= a*2print("a = \n",a,"\nb = \n",b)

• hstack((a,b)) 水平组合

hstack((a,b))

• concatenate((a,b),axis = 1) 实现水平组合

concatenate((a,b), axis=1)

• vstack((a,b)) 垂直组合，同样需要构造一个元组作为参数

vstack((a,b))

• concatenate((a,b),axis=0) 实现垂直组合

concatenate((a,b),axis=0)

• dstack((a,b)) 深度组合，将一系列数组沿着纵轴方向进行层叠组合

dstack((a,b))

• column_stack() 对于一位数组将安照列方向进行组合
• == 运算符可以来比较两个 NumPy 数组

column_stack((a, b))== hstack((a, b))

• row_stack((a,b)) 按行方向进行组合的函数

row_stack((a, b))== vstack((a, b))

数组的分割

1. 水平分割

• hsplit(a,3)

hsplit(a,3)

• split(a,3,axis=1))

split(a,3,axis=1)

2. 垂直分割

• vsplit(a,3)

vsplit(a,3)

• split(a,3,axis=0)

split(a,3,axis=0)

3. 深度分割

• dsplit(a,3)

c= arange(27).reshape(3,3,3)print("c = \n", c)print("\ndsplit = ",dsplit(c,3))

数组的属性

除了shape和dtype属性外，ndarray对象还有其他许多属性。

1. ndim

• 给出数组的维度

b.ndim

2. size

• 给出数组元素的总个数

b.size

3. itemsize

• 给出数组中元素的被内存中所占的字节数

b.itemsize

4. nbytes

• 整个数组所占的存储空间

b.nbytes

5. T

b.T

6. real,imag

c= array([1.j+1,2j+3])print("c.real = ",c.real,"\n,c.imag = ",c.imag)

7. flat

• 返回一个Numpy.flatiter对像，
• 这是获得flatiter对象的唯一方式，
• 我们无法访问flaiter的构造函数。
• 遍历数组

f= b.flatfor iin f:print(i)

• 获取对象
• flat属性是一个可赋值的属性，对flat属性赋值将导致整个数组的元素都被覆盖。

b= arange(4).reshape(2,2)print("b = ",b)print("b.flat[2] = ",b.flat[2])print("b.flat[[1,3]] = ",b.flat[[1,3]])
b.flat=7print("b = ",b)
b.flat[[1,3]]=1print("b = ", b)

数组的转换

1. tolist()

• 转换成列表

c= array([1+1.j,3.+2.j])
c.tolist()

2. astype()

• 转换数组时指定数据类型
• 在复数转换为整数的过程中，丢失了虚部，会报错

print("c = ",c)print("c.astype(int) = ", c.astype(int))print("c.astype('complex') = ", c.astype('complex'))

常用函数

文件读写

• np.eye(n) 创建单位矩阵
• np.savetxt() 将数据存储到文件中

import osimport numpyas np

i2= np.eye(2)print('i2 = ',i2)
np.savetxt('eye2.txt',i2)print(os.path.exists('eye2.txt'))

• loadtxt() 能方便的读取CSV文件

便捷函数

矩阵和通用函数

• 通用函数 universal functions 即 ufuncs

• 矩阵是ndarray的子类，可以由专门的字符串格式来创建。

• 二维的

• mat, matrix, bmat 函数来创建矩阵

矩阵

1. 创建矩阵

• 用字符串创建

from numpyimport*
A= mat('1 2 3; 4 5 6; 7 8 9')print("Creating from string: ", A)

• 用numpy数组进行创建

mat(arange(9).reshape(3,3))

2. 获取转置矩阵

A.T

3. 获取逆矩阵

A.I

从已有矩阵创建新矩阵

• bmat 即分块矩阵 block matrix

import numpyas np
A= np.eye(2)print("A",A)
B=2* Aprint("B", B)

• 使用字符串创建复合矩阵

np.bmat("A B; A B")

通用函数

• 通用函数的输入是一组标量，输出也是一组标量。通常可以对应与基本数学运算。
• zeros_like(a) 创建一个和a形状相同的，并且元素个数全部为0的数组。
• frompyfunc(func,1,1) 创建通用函数，指定输入参数的个数为1,输出参数的个数为1。

defultimate_answer(a):
	result= np.zeros_like(a)
	result.flat=42return result

ufunc= np.frompyfunc(ultimate_answer,1,1)print("The answer : ", ufunc(np.arange(4)))print("The answer : ", ufunc(np.arange(4).reshape(2,2)))

1. 通用函数的方法

• 通用函数并非真的函数，而是能表示函数的对象
• 通用函数有四个方法，对应两个输入参数，输出一个参数的ufunc对象有效。
• 不符合条件时将报出ValueError异常。

1. reduce

• 在连续的数组元素之间递归调用通用函数，即可得到输入数组的规约（reduce）计算结果

a= np.arange(9)print("Reduce",np.add.reduce(a))

2. accumulate

• 递归作用于输入数组，但它存储中间结果并返回。

np.add.accumulate(a)

3. reduceat

• 该函数需要一个数组和一个索引值列表作为参数

print("Reduceat", np.add.reduceat(a,[0,5,2,7]))# 相当于print("Reduceat step I", np.add.reduce(a[0:5]))print("Reduceat step II", a[5])print("Reduceat step III", np.add.reduce(a[2:7]))print("Reduceat step IV", np.add.reduce(a[7:]))

4. outer

• 该方法返回一个数组，它的秩（rank）等于两个输入数组的秩值之和。

np.add.outer(np.arange(3), a)

算术运算

• 在numpy中，基本的算术运算符+，-和*隐式关连这通用函数add,subtract,和multiply。
• 除法涉及到三个通用函数，divide, true_divide,和 floor_divide，以及两个对应的运算符/和//。

1. divide, true_divide, floor_divide

• floor_divide() 函数在整数和浮点数的除法中只保留整数部分。

import numpyas np
a= np.array([2,3,4])
b= np.array([1,2,3])print("Divide",np.divide(a,b),"\n",np.divide(b,a))print("True Divide",np.true_divide(a,b),"\n",np.true_divide(b,a))print("Floor Divide",np.floor_divide(a,b),"\n",np.floor_divide(b,a))print("/ operator", a/b,"\n",b/a)print("// operator", a//b,"\n", b//a)

模运算

• 计算模数或者余数
• 可用的函数有 mod, remainder, fmod.
• 或者%运算符

1. remainder

• 返回两个数组中元素相除后的余数，如果第二个数字为0, 则直接返回0。

a= np.arange(-4,4)print("a = ",a)print("Remainder",np.remainder(a,2))

2. mod

• 与 remainder 函数的功能完全一致

np.mod(a,2)

3. %

• 该操作符仅仅是 remainder 函数的缩写

a%2

4. fmod

• 所得的余数的正负由被除数决定，与除数的正负无关。

np.fmod(a,2)