Numpy(7)—字节交换、NumPy 副本和视图、深浅拷贝、矩阵库、NumPy 线性代数、NumPy IO（读写）、NumPy Matplotlib

1.字节交换

import numpy as np

A = np.array([1, 256, 8755], dtype=np.int16)
print(A)
print(list(map(hex, A)))
print(A.byteswap(inplace=True))
print(list(map(hex, A)))

2.NumPy 副本和视图

副本是一个数据的完整的拷贝，如果我们对副本进行修改，它不会影响到原始数据，物理内存不在同一位置。

视图是数据的一个别称或引用，通过该别称或引用亦便可访问、操作原有数据，但原有数据不会产生拷贝。如果我们对视图进行修改，它会影响到原始数据，物理内存在同一位置。视图和原始对象的id不同，该方法创建的新数组的维数变化不会改变原始数据的维数，但是可以影响数值。

直接赋值产生的对象与原始对象具有相同的id，该方法创建的新数组的维数变化会改变原始数据的维数。

import numpy as np 
 
a = np.arange(6)  
print ('我们的数组是：')
print (a)
print ('调用 id() 函数：')
print (id(a))
print ('a 赋值给 b：')
b = a 
print (b)
print ('b 拥有相同 id()：')
print (id(b))
print ('修改 b 的形状：')
b.shape =  3,2  
print (b)
print ('a 的形状也修改了：')
print (a)

3.深浅拷贝

在 Python 中，对象赋值实际上是对象的引用。当创建一个对象，然后把它赋给另一个变量的时候，Python 并没有拷贝这个对象，而只是拷贝了这个对象的引用，我们称之为浅拷贝（视图）。

import copy

alist = []
num = [2]
alist.append(num)
print(id( num ) == id( alist[0] ))

在 Python 中，为了使当进行赋值操作时，两个变量互不影响，可以使用 copy 模块中的 deepcopy 方法，称之为深拷贝（副本）。

import copy

alist = []
num = [2]
alist.append(copy.deepcopy(num))
print(id( num ) == id( alist[0] ))

4.矩阵库

NumPy 中包含了一个矩阵库 numpy.matlib，该模块中的函数返回的是一个矩阵，而不是 ndarray 对象。矩阵里的元素可以是数字、符号或数学式。以下是一个由 6 个数字元素构成的 2 行 3 列的矩阵：

详细函数见此链接

5.NumPy 线性代数

NumPy 提供了线性代数函数库 linalg，该库包含了线性代数所需的所有功能

具体用法看此链接

6.NumPy IO

（1）numpy.save()

import numpy as np 
 
a = np.array([1,2,3,4,5]) 
 
# 保存到 outfile.npy 文件上
np.save('outfile.npy',a) 
 
# 保存到 outfile2.npy 文件上，如果文件路径末尾没有扩展名 .npy，该扩展名会被自动加上
np.save('outfile2',a)

# load() 函数来读取数据
b = np.load('outfile.npy')  
print (b)

（2）numpy.savez() 函数将多个数组保存到以 npz 为扩展名的文件中

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.arange(0, 1.0, 0.1)
c = np.sin(b)
# c 使用了关键字参数 sin_array
np.savez("runoob.npz", a, b, sin_array=c)
r = np.load("runoob.npz")
print(r.files)  # 查看各个数组名称
print(r["arr_0"])  # 数组 a
print(r["arr_1"])  # 数组 b
print(r["sin_array"])  # 数组 c

（3）savetxt() 函数是以简单的文本文件格式存储数据，对应的使用 loadtxt() 函数来获取数据。

import numpy as np 
 
a=np.arange(0,10,0.5).reshape(4,-1)
np.savetxt("out.txt",a,fmt="%d",delimiter=",") # 改为保存为整数，以逗号分隔
b = np.loadtxt("out.txt",delimiter=",") # load 时也要指定为逗号分隔
print(b)

7.NumPy Matplotlib

Matplotlib 是 Python 的绘图库，它可与 NumPy 一起使用

（1）绘制正弦余弦值

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
# 计算正弦和余弦曲线上的点的 x 和 y 坐标 
x = np.arange(0,  3  * np.pi,  0.1) 
y_sin = np.sin(x) 
y_cos = np.cos(x)  
# 建立 subplot 网格，高为 2，宽为 1  
# 激活第一个 subplot
plt.subplot(2,  1,  1)  
# 绘制第一个图像 
plt.plot(x, y_sin) 
plt.title('Sine')  
# 将第二个 subplot 激活，并绘制第二个图像
plt.subplot(2,  1,  2) 
plt.plot(x, y_cos) 
plt.title('Cosine')  
# 展示图像
plt.show()

（2）生成两组 x 和 y 数组的条形图

from matplotlib import pyplot as plt 
x =  [5,8,10] 
y =  [12,16,6] 
x2 =  [6,9,11] 
y2 =  [6,15,7] 
plt.bar(x, y, align =  'center') 
plt.bar(x2, y2, color =  'g', align =  'center') 
plt.title('Bar graph') 
plt.ylabel('Y axis') 
plt.xlabel('X axis') 
plt.show()

（3）Matplotlib 可以将直方图的数字表示转换为图形

from matplotlib import pyplot as plt 
import numpy as np  
 
a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27]) 
plt.hist(a, bins =  [0,20,40,60,80,100]) 
plt.title("histogram") 
plt.show()

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