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Numpy概述array数组数组结构数组类型数值运算排序操作数组形状操作数组生成函数四则运算随机模块文件读写
Numpy概述
NumPy 是 Python 中的一个开源数学库，提供了快速且便捷的数组处理功能，可以用来进行科学计算、数据分析、算法开发等多种任务。NumPy 是 Python 科学计算生态系统的核心组件之一，与众多科学计算相关的库都依赖NumPy。如果你想在 Python 中进行科学计算，那么必须掌握 NumPy 的使用。 导入numpy
import numpy as np
普通数组list
可以看出list不能和数值变量进行运算
numpy中的数组类型是ndarray
ndarray类型的数组就能和单个数值进行简单运算，过程就是把数字中的每一个元素都与这个数值做运算，即广播机制
两个ndarray类型的数值运算
和list一样的索引获取值
定义多维数组
ndarray数组不仅可以和单个数值进行运算 相同形状的ndarray也可以进行简单运算，就是对应位置的元素分别进行运算
ndarray使用shape知道该矩形的尺寸，而list不支持
array数组
可以使用list来转换成ndarray
使用dtype获取数组中元素的类型
和list 不同的是list的中的元素类型可以不同，ndarray中的元素类型必须相同，如果不同那么会向下转型成一样的，这里有4个int32 一个float64，然后会自动把int32 转成float64
ndarray的一些基本操作 fill 给数组都填充成一个元素 索引 切片等与list 没啥区别
数组结构
多维数组即矩阵的一些操作
这里做并不会新开辟一块内存，而是都指向同一块内存进行操作要使用copy函数 才是新开内存然后赋值过去 使用arange 产生数组，指定左闭右开的区间，和步长 产生bool类型的数组 使用布尔类型数组，来拿到对应位置arr的元素，相应位置为true就获取，为false就不取 数据初始化10个元素的数组 使用这种方法给mask赋值 在用上面的mask来获取arr1中相应位置元素 获取特定位置的坐标 使用where 函数 通过这种方式返回特定元素
数组类型
指定类型 我们可以设置ndarray 存储任意类型，一般计算不推荐这样设置 使用asarray方法转换类型 可以直接通过变量.astype 转换
数值运算
sum 对列求和 对行求和 prod 累乘 min 最小值 max 最大值同理 返回最大值或最小值索引 std 标准差 var 方差 clip方法是把小于3的改成3 大于5的改成5 round 四舍五入
排序操作
sort argsort 返回排序后下标的变化
searchsorted 在一个已经有序的数组中如果插入一个数组，返回插入元素按照有序的方式插入时，所插入位置的下标
-lexsort函数的使用 先按照第2列升序排序，在2列升序的情况下，按照0列降序排序，返回最终下标数组
数组形状操作
shape 查看形状 一种改变数组形状的方式 reshape 改变数组形状的另一种方式，这里没有改变原数组 尺寸形状要能对应上元素总数量，否则就报错 newaxis 增加维度 左边增加维度 增加多个维度 squeeze 压缩维度 把维度为1的轴全部移除 转置 不改变原数组 数组的连接 展开成一维数组
数组生成函数
生成ndarray数组的几种方式
直接在参数列表中手写list，或者传入list arange 函数 linspace logspace
-meshgrid 生成二维网格
返回行向量 返回列向量
生成全为0的zeros 和全为1的ones empty 元素是随机的 fill 填充特定值 zeros_like ones_like 照着给定数组尺寸生成全是0 全是1 的数组 identity 生成单位阵
四则运算
multiply dot 矩阵相乘
==
与运算 或运算 非运算
随机模块
random.rand
random.randint random.random_sample random.normal
洗牌
文件读写
先写入一下数字在文本中 使用普通方法读文件到数组中
loadtxt savetxt 将数组写到txt中 直接读写ndarray 保存形式有.npy .npz save savez
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