【课程1.3】 Numpy通用函数

基本操作

1.数组形状：.T/.reshape()/.resize()

ar1 = np.arange(10)
ar2 = np.ones((5,2))
print(ar1,'\n',ar1.T)
print(ar2,'\n',ar2.T)
print('------')
# .T方法：转置，例如原shape为(3,4)/(2,3,4)，转置结果为(4,3)/(4,3,2) → 所以一维数组转置后结果不变

ar3 = ar1.reshape(2,5)     # 用法1：直接将已有数组改变形状             
ar4 = np.zeros((4,6)).reshape(3,8)   # 用法2：生成数组后直接改变形状
ar5 = np.reshape(np.arange(12),(3,4))   # 用法3：参数内添加数组，目标形状
print(ar1,'\n',ar3)
print(ar4)
print(ar5)
print('------')
# numpy.reshape(a, newshape, order='C')：为数组提供新形状，而不更改其数据，所以元素数量需要一致！！

ar6 = np.resize(np.arange(5),(3,4))
print(ar6)
# numpy.resize(a, new_shape)：返回具有指定形状的新数组，如有必要可重复填充所需数量的元素。
# 注意了：.T/.reshape()/.resize()都是生成新的数组！！！
-----------------------------------------------------------------------
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] 
 [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[[ 1.  1.]
 [ 1.  1.]
 [ 1.  1.]
 [ 1.  1.]
 [ 1.  1.]] 
 [[ 1.  1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.  1.]]
------
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] 
 [[0 1 2 3 4]
 [5 6 7 8 9]]
[[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]]
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]
------
[[0 1 2 3]
 [4 0 1 2]
 [3 4 0 1]]

2.数组的复制

ar1 = np.arange(10)
ar2 = ar1
print(ar2 is ar1)
ar1[2] = 9
print(ar1,ar2)
# 回忆python的赋值逻辑：指向内存中生成的一个值 → 这里ar1和ar2指向同一个值，所以ar1改变，ar2一起改变

ar3 = ar1.copy()
print(ar3 is ar1)
ar1[0] = 9
print(ar1,ar3)
# copy方法生成数组及其数据的完整拷贝
# 再次提醒：.T/.reshape()/.resize()都是生成新的数组！！！
-----------------------------------------------------------------------
True
[0 1 9 3 4 5 6 7 8 9] [0 1 9 3 4 5 6 7 8 9]
False
[9 1 9 3 4 5 6 7 8 9] [0 1 9 3 4 5 6 7 8 9

3.数组类型转换：.astype()

ar1 = np.arange(10,dtype=float)
print(ar1,ar1.dtype)
print('-----')
# 可以在参数位置设置数组类型

ar2 = ar1.astype(np.int32)
print(ar2,ar2.dtype)
print(ar1,ar1.dtype)
# a.astype()：转换数组类型
# 注意：养成好习惯，数组类型用np.int32，而不是直接int32
-----------------------------------------------------------------------[ 0.  1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9.] float64
-----
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] int32
[ 0.  1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9.] float64

4.数组堆叠

a = np.arange(5)    # a为一维数组，5个元素
b = np.arange(5,9) # b为一维数组,4个元素
ar1 = np.hstack((a,b))  # 注意:((a,b))，这里形状可以不一样
print(a,a.shape)
print(b,b.shape)
print(ar1,ar1.shape)
a = np.array([[1],[2],[3]])   # a为二维数组，3行1列
b = np.array([['a'],['b'],['c']])  # b为二维数组，3行1列
ar2 = np.hstack((a,b))  # 注意:((a,b))，这里形状必须一样
print(a,a.shape)
print(b,b.shape)
print(ar2,ar2.shape)
print('-----')
# numpy.hstack(tup)：水平（按列顺序）堆叠数组

a = np.arange(5)    
b = np.arange(5,10)
ar1 = np.vstack((a,b))
print(a,a.shape)
print(b,b.shape)
print(ar1,ar1.shape)
a = np.array([[1],[2],[3]])   
b = np.array([['a'],['b'],['c'],['d']])   
ar2 = np.vstack((a,b))  # 这里形状可以不一样
print(a,a.shape)
print(b,b.shape)
print(ar2,ar2.shape)
print('-----')
# numpy.vstack(tup)：垂直（按列顺序）堆叠数组

a = np.arange(5)    
b = np.arange(5,10)
ar1 = np.stack((a,b))
ar2 = np.stack((a,b),axis = 1)
print(a,a.shape)
print(b,b.shape)
print(ar1,ar1.shape)
print(ar2,ar2.shape)
# numpy.stack(arrays, axis=0)：沿着新轴连接数组的序列，形状必须一样！
# 重点解释axis参数的意思，假设两个数组[1 2 3]和[4 5 6]，shape均为(3,0)
# axis=0：[[1 2 3] [4 5 6]]，shape为(2,3)
# axis=1：[[1 4] [2 5] [3 6]]，shape为(3,2)
-----------------------------------------------------------------------[0 1 2 3 4] (5,)
[5 6 7 8] (4,)
[0 1 2 3 4 5 6 7 8] (9,)
[[1]
 [2]
 [3]] (3, 1)
[['a']
 ['b']
 ['c']] (3, 1)
[['1' 'a']
 ['2' 'b']
 ['3' 'c']] (3, 2)
-----
[0 1 2 3 4] (5,)
[5 6 7 8 9] (5,)
[[0 1 2 3 4]
 [5 6 7 8 9]] (2, 5)
[[1]
 [2]
 [3]] (3, 1)
[['a']
 ['b']
 ['c']
 ['d']] (4, 1)
[['1']
 ['2']
 ['3']
 ['a']
 ['b']
 ['c']
 ['d']] (7, 1)
-----
[0 1 2 3 4] (5,)
[5 6 7 8 9] (5,)
[[0 1 2 3 4]
 [5 6 7 8 9]] (2, 5)
[[0 5]
 [1 6]
 [2 7]
 [3 8]
 [4 9]] (5, 2)

5.数组拆分

ar = np.arange(16).reshape(4,4)
ar1 = np.hsplit(ar,2)
print(ar)
print(ar1,type(ar1))
# numpy.hsplit(ary, indices_or_sections)：将数组水平（逐列）拆分为多个子数组 → 按列拆分
# 输出结果为列表，列表中元素为数组

ar2 = np.vsplit(ar,4)
print(ar2,type(ar2))
# numpy.vsplit(ary, indices_or_sections)：:将数组垂直（行方向）拆分为多个子数组 → 按行拆
-----------------------------------------------------------------------
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]
 [12 13 14 15]]
[array([[ 0,  1],
       [ 4,  5],
       [ 8,  9],
       [12, 13]]), array([[ 2,  3],
       [ 6,  7],
       [10, 11],
       [14, 15]])] <class 'list'>
[array([[0, 1, 2, 3]]), array([[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8,  9, 10, 11]]), array([[12, 13, 14, 15]])] <class 'list'>

6.数组简单运算

ar = np.arange(6).reshape(2,3)
print(ar + 10)   # 加法
print(ar * 2)   # 乘法
print(1 / (ar+1))  # 除法
print(ar ** 0.5)  # 幂
# 与标量的运算

print(ar.mean())  # 求平均值
print(ar.max())  # 求最大值
print(ar.min())  # 求最小值
print(ar.std())  # 求标准差
print(ar.var())  # 求方差
print(ar.sum(), np.sum(ar,axis = 0))  # 求和，np.sum() → axis为0，按列求和；axis为1，按行求和
print(np.sort(np.array([1,4,3,2,5,6])))  # 排序
# 常用函数
-----------------------------------------------------------------------
[[10 11 12]
 [13 14 15]]
[[ 0  2  4]
 [ 6  8 10]]
[[ 1.          0.5         0.33333333]
 [ 0.25        0.2         0.16666667]]
[[ 0.          1.          1.41421356]
 [ 1.73205081  2.          2.23606798]]
2.5
5
0
1.70782512766
2.91666666667
15 [3 5 7]
[1 2 3 4 5 6]

【课程1.3 Numpy通用函数】 课程作业
作业1：创建一个20个元素的数组，分别改变成两个形状：(4,5),(5,6) （提示：超出范围用resize）

ar = np.arange(20)
print(ar.reshape(4,5), '\n-------')
print(np.resize(ar,(5,6)), '\n-------')

作业2：创建一个(4,4)的数组，把其元素类型改为字符型

ar = np.arange(16).reshape(4,4)
print(ar.astype(np.str))

作业3：根据要求创建数组，运用数组的运算方法得到结果：result = ar * 10 +100，并求出result的均值及求和

ar = np.arange(16).reshape(4,4)
print('创建数组为：\n', ar, '\n-------')
result = ar * 10 +100
print('计算后的数组为：\n', result, '\n-------')
print('result的均值为：\n', result.mean(), '\n-------')
print('result求和为：\n', result.sum(), '\n-------')