jupyter入门

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numpy语法

import numpy as np
# 查看版本
np.__version__
# '1.14.3'

1. np.array

a1 = np.array([1,2,3,4,5])
>>> array([1,2,3,4,5])
a2 = np.array([1.0,2,3,4,5])
>>> array([1.,2.,3.,4.,5.])

2. 使用np的routines函数创建数组

• np.ones(shape,)

n1 = np.ones(shape=5)
>>> array([1., 1., 1., 1., 1.])
n2 = np.ones(shape=(3,3))
>>> array([[1., 1., 1.],
           [1., 1., 1.],
           [1., 1., 1.]])
n3 = np.ones(shape=(3,3,2))
>>> array([[[1., 1.],
            [1., 1.],
            [1., 1.]],

           [[1., 1.],
            [1., 1.],
            [1., 1.]],

           [[1., 1.],
            [1., 1.],
            [1., 1.]]])

• np.zeros

# 5行3列以0填充
n4 = np.zeros(shape=(5,3))

• np.full

# 3行2列以6填充
n5 = np.full(shape=(3,2),fill_value=6)

• np.eye

# 5行5列单位矩阵
np.eye(N=5)

• np.linspace

# 0到10分为10等份 末尾不计
np.linspace(0,10,10,endpoint=False)
>>> array([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.])

• n.arange

# start,stop,step
np.arange(0,10,1)
>>> array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

3 正态分布

# 标准正太分布 方差为1，期望为0
np.random.randn(3,2)
# 普通正太分布 指定方差和期望值
np.random.normal(loc=1.75,scale=0.3,size=10)

ndarray属性

4个必记参数：

ndim：维度

shape：形状（各维度的长度）

size：总长度

dtype：元素类型

# 0-100随机 5行4列
n = np.random.randint(0,100,size=(5,4))

n.ndim
>>> 2
n.shape
>>> (5,4)
n.size
>>> 20
n.dtype
>>> dtype=('int32')

ndarray基本操作

1. 索引

n1[0]
# numpy特有 方便取值
n1[0,0]

2. 切片

# start:stop:step
n1[0:3]
# 取反
n1[::-1]
# 索引2，3行，之后取索引2，3列
n2[2:4,2:4]
# 索引0,1列
n2[:,:2]
# 主要看第几维在变
n3[:,:,:2]

3. 变形

# 变为1维数组
n2.reshape(36)
n2.reshape(36,)
# 1行36列
n2.reshape(1,36)
# 36行1列
n2.reshape(36,1)

4. 级联

1. np.concatenate() 级联需要注意的点：
2. 级联的参数是列表：一定要加中括号或小括号
3. 维度必须相同
4. 形状相符
5. 【重点】级联的方向默认是shape这个tuple的第一个值所代表的维度方向
6. 可通过axis参数改变级联的方向

np.concatenate((n1,n2),axis=1)

h:horizontal 横向
v:vertical 纵向

np.hstack与np.vstack
水平级联与垂直级联,处理自己，进行维度的变更

5.切分

与级联类似，三个函数完成切分工作：

• np.split
• np.vsplit
• np.hsplit

# 1.如果indices_or_sections设置为整数，必须保证在切割的维度上是可以被这个整数整除的
# 2.如果是1-D array,[m,n] 意味着按照如下方式切割 [0:m] [m:n] [n:]
result = np.split(n,indices_or_sectiOns=3,axis=1)

6.副本

# 浅拷贝 不会修改n1的值
cn = n1.copy()

ndarray聚合操作

求和 np.sum

标准差 np.std()

np.nan

最大最小值 np.max/np.min

其他运算

Function Name    NaN-safe Version    Description
np.sum    np.nansum    Compute sum of elements
np.prod    np.nanprod    Compute product of elements
np.mean    np.nanmean    Compute mean of elements
np.std    np.nanstd    Compute standard deviation
np.var    np.nanvar    Compute variance
np.min    np.nanmin    Find minimum value
np.max    np.nanmax    Find maximum value
np.argmin    np.nanargmin    Find index of minimum value
np.argmax    np.nanargmax    Find index of maximum value
np.median    np.nanmedian    Compute median of elements
np.percentile    np.nanpercentile    Compute rank-based statistics of elements
np.any    N/A    Evaluate whether any elements are true
np.all    N/A    Evaluate whether all elements are true
np.power 幂运算

ndarray的矩阵操作

1. 加减乘除

2. 矩阵积np.dot()

n3 = np.array([[1,2],[3,4]])
np.dot(n3,n3)
>>> array([[ 7, 10],
        [15, 22]])

3. 广播机制(重点)

【重要】ndarray广播机制的两条规则

• 规则一：为缺失的维度补1
• 规则二：假定缺失元素用已有值填充

# 计算一个数组中每个元素与平均值的差
n1 = np.random.randint(0,100,size=10)
n1-n1.mean()
# axis=1求每一行的平均值
n2.mean(axis=1).reshape((-1,1))
# 求每一行的每一个元素与该行的平均值的差
n2 - n2.mean(axis=1).reshape((-1,1))

1. 快速排序

np.sort()与ndarray.sort()都可以，但有区别：

• np.sort()不改变输入
• ndarray.sort()本地处理，不占用空间，但改变输入

2. 部分排序

np.partition(a,k)

有的时候我们不是对全部数据感兴趣，我们可能只对最小或最大的一部分感兴趣。

• 当k为正时，我们想要得到最小的k个数
• 当k为负时，我们想要得到最大的k个数