Numpy学习

1、Numpy是什么

很简单，Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。如果接触过matlab、scilab，那么numpy很好入手。 在以下的代码示例中，总是先导入了numpy：

>>> import numpy as np
>>> print np.version.version
1.6.2

<p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px; padding-top: 5px; padding-bottom: 5px; font-size: 14px; font-family: Tahoma, Helvetica, Arial, 宋体, sans-serif; line-height: 25.2000007629395px; background-color: rgb(247, 252, 255);"><strong>2、多维数组</strong></p><p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px; padding-top: 5px; padding-bottom: 5px; font-size: 14px; font-family: Tahoma, Helvetica, Arial, 宋体, sans-serif; line-height: 25.2000007629395px; background-color: rgb(247, 252, 255);">多维数组的类型是：numpy.ndarray。</p><p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px; padding-top: 5px; padding-bottom: 5px; font-size: 14px; font-family: Tahoma, Helvetica, Arial, 宋体, sans-serif; line-height: 25.2000007629395px; background-color: rgb(247, 252, 255);"><strong>使用numpy.array方法</strong></p><p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px; padding-top: 5px; padding-bottom: 5px; font-size: 14px; font-family: Tahoma, Helvetica, Arial, 宋体, sans-serif; line-height: 25.2000007629395px; background-color: rgb(247, 252, 255);">以list或tuple变量为参数产生一维数组：</p><pre name="code" class="python">>>> print np.array([1,2,3,4])
[1 2 3 4]
>>> print np.array((1.2,2,3,4))
[ 1.2  2.   3.   4. ]
>>> print type(np.array((1.2,2,3,4)))
<type 'numpy.ndarray'>

以list或tuple变量为元素产生二维数组

>>> print np.array([[1,2],[3,4]])
[[1 2]
 [3 4]]

生成数组的时候，可以指定数据类型，例如numpy.int32, numpy.int16, and numpy.float64等：

使用numpy.arange方法

>>> print np.arange(15)
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]
>>> print type(np.arange(15))
<type 'numpy.ndarray'>
>>> print np.arange(15).reshape(3,5)
[[ 0  1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8  9]
 [10 11 12 13 14]]
>>> print type(np.arange(15).reshape(3,5))
<type 'numpy.ndarray'>

使用numpy.linspace方法

例如，在从1到3中产生9个数

>>> print np.linspace(1,3,9)
[ 1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75  3.  ]

使用numpy.zeros，numpy.ones，numpy.eye等方法可以构造特定的矩阵

>>> print np.zeros((3,4))
[[ 0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.]]
>>> print np.ones((3,4))
[[ 1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.]]
>>> print np.eye(3)
[[ 1.  0.  0.]
 [ 0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  1.]]

创建一个三维数组：

>>> print np.zeros((2,2,2))
[[[ 0.  0.]
  [ 0.  0.]]
 [[ 0.  0.]
  [ 0.  0.]]]

数组索引，切片，赋值

>>> a = np.array( [[2,3,4],[5,6,7]] )
>>> print a
[[2 3 4]
 [5 6 7]]
>>> print a[1,2]
7
>>> print a[1,:]
[5 6 7]
>>> print a[1,1:2]
[6]
>>> a[1,:] = [8,9,10]
>>> print a
[[ 2  3  4]
 [ 8  9 10]]

*************数组的加减乘除：

>>> print a > 2
[[False False]
 [False False]]
>>> print a+b
[[ 2.  1.]
 [ 1.  2.]]
>>> print a-b
[[ 0.  1.]
 [ 1.  0.]]
>>> print b*2
[[ 2.  0.]
 [ 0.  2.]]
>>> print (a*2)*(b*2)
[[ 4.  0.]
 [ 0.  4.]]
>>> print b/(a*2)
[[ 0.5  0. ]
 [ 0.   0.5]]
>>> print (a*2)**4
[[ 16.  16.]
 [ 16.  16.]]

合并数组

>>> a = np.ones((2,2))
>>> b = np.eye(2)
>>> print np.vstack((a,b))
[[ 1.  1.]
 [ 1.  1.]
 [ 1.  0.]
 [ 0.  1.]]
>>> print np.hstack((a,b))
[[ 1.  1.  1.  0.]
 [ 1.  1.  0.  1.]]

看一下这两个函数有没有涉及到浅拷贝这种问题：

>>> c = np.hstack((a,b))
>>> print c
[[ 1.  1.  1.  0.]
 [ 1.  1.  0.  1.]]
>>> a[1,1] = 5
>>> b[1,1] = 5
>>> print c
[[ 1.  1.  1.  0.]
 [ 1.  1.  0.  1.]]

深拷贝数组

数组对象自带了浅拷贝和深拷贝的方法，但是一般用深拷贝多一些：

>>> a = np.ones((2,2))
>>> b = a
>>> b is a
True
>>> c = a.copy()  #深拷贝
>>> c is a
False

基本的矩阵运算

>>> a = np.array([[1,0],[2,3]])
>>> print a
[[1 0]
 [2 3]]
>>> print a.transpose()
[[1 2]
 [0 3]]

特征值、特征向量：

>>> print nplg.eig(a)
(array([ 3.,  1.]), array([[ 0.        ,  0.70710678],
       [ 1.        , -0.70710678]]))