python学习之numpy

最新推荐文章于 2024-03-26 19:28:24 发布

笃静悟初

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分类专栏： Python 文章标签： numpy

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本文转载了NumPy简单入门教程，补充介绍了多个NumPy函数的用法，如np.tile()、np.where()、np.repeat()等，还提及数组顺序操作、设置输出格式、读取文件等内容，最后提到求向量或矩阵的均值、中位数、方差和标准差。

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转载：https://www.numpy.org.cn/article/basics/an_introduction_to_scientific_python_numpy.html#NumPy简单入门教程

补充：
1.np.tile()函数

		>>> x = np.reshape(range(6), (2,3))
			x:	[[0 1 2]
				 [3 4 5]]
		>>> b = np.tile(x, (1,2))    #行数不变， 列方向重复两遍
		    b:	[[0 1 2 0 1 2]
				 [3 4 5 3 4 5]]
		>>> c = np.tile(x, (2,1))    #列数不变，行方向重复两遍
		     c:[[0 1 2]
				[3 4 5]
				[0 1 2]
				[3 4 5]]
		>>> d = np.tile(x, (2,1,3))   #最外维重复两遍，行数不变，列方向重复三遍
		    d:[[[0 1 2 0 1 2 0 1 2]
			   [3 4 5 3 4 5 3 4 5]]
		 		
		 		[[0 1 2 0 1 2 0 1 2]
				[3 4 5 3 4 5 3 4 5]]]

2.np.where()函数
两个用法：
1> np.where(condition, x, y) #满足条件(condition)，输出x，不满足输出y。
2>np.where(condition) 只有条件 (condition)，没有x和y，则输出满足条件 (即非0) 元素的坐标 (等价于numpy.nonzero)。这里的坐标以tuple的形式给出，通常原数组有多少维，输出的tuple中就包含几个数组，分别对应符合条件元素的各维坐标。
更清楚的解释请见：https://www.cnblogs.com/massquantity/p/8908859.html

3.np.repeat()函数
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/u010496337/article/details/50572866

4.np.concatenate()函数
用于叠加数组：

		a = np.arange(10).reshape(2,-1)       
		
		b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)
		c = np.concatenate([a, b], axis=0)
		########结果如下##################
	  	a:  [[0 1 2 3 4]
		    [5 6 7 8 9]]
		
		 b: [[1 1 1 1 1]
			 [1 1 1 1 1]]
		
		c:	[[0 1 2 3 4]
			 [5 6 7 8 9]
			 [1 1 1 1 1]
			 [1 1 1 1 1]]

5.np.intersect1d(arr1, arr2) 和 np.union1d(arr1,arr2)
这两个函数分别用来寻找两个数组的交集和并集

			a = np.array([1,2,3])
			b = np.array([3,4])
			inter = np.intersect1d(a, b)
			uni = np.union1d(a,b)
			结果：
			a :    
			     [1,2,3]
			b : 
			      [3,4]
			inter:
			  	[3]
			uni :
			     [1 2 3 4]

6.np.setdiff1d(arr1,arr2)
setdiff1d可以求解出存在于第一个集合但是并不存在于第二个集合中的元素。返回值是一个数组集合。

    a =np.array([1,2,3,8])
    b = np.array([3,4,8])
    res = np.setdiff1d(a,b)
    结果：
    a:
     	[1,2,3,8]
     b:
     	[3,4,8]
     res:
     	[1,2]

[::-1] 顺序相反操作
[-1] 读取倒数第一个元素

  a = np.arange(9).reshape(3,3)
  res = a[::-1]    # 等同于 res = a[[2,1,0],:]

8.np.set_printoptions(precision= , suppress=True)
>precision选项用来设定numpy数组的小数点位数，
>suppress选项用来设定是否以科学计数法的形式输出，如果suppress=True则不是科学计数法
suppress=False是科学计数法（e的形式）
未完待续。。。

9.np.genfromtext(fname, delimiter=’,’, dtype=‘float’, usecols=[0,1,2,3])
参数fname:本地或者远程的文件
delimiter:是每一行的串用什么分隔符分割
dtype: 还不太理解，有些混乱
usecols:表示用那些列

10.求向量或者矩阵的均值、中位数、方差、标准差