Python数据分析与展示（1）——NumPy库入门

最近在中国大学mooc网学习Python数据分析与展示相关知识，记入下来，以供参考。

NumPy库入门

NumPy简介

NumPy是一个开源的Python科学计算基础库，包含：
• 一个强大的N维数组对象ndarray
• 广播功能函数
• 整合C/C++/Fortran代码的工具
• 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能
NumPy是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库的基础

NumPy的数组对象：ndarray

Python已有列表类型，为什么需要一个数组对象(类型)？

• 数组对象可以去掉元素间运算所需的循环，使一维向量更像单个数据
• 设置专门的数组对象，经过优化，可以提升这类应用的运算速度
• 数组对象采用相同的数据类型，有助于节省运算和存储空间

利用np.array()生成一个ndarray数组，np.array()输出成[ ]形式，元素由空格分割

ndarray对象的属性

属性 说明 .ndim 秩，即轴的数量或维度的数量 .shape ndarray对象的尺度，对于矩阵，n行m列 .size ndarray对象元素的个数，相当于.shape中n*m的值 .dtype ndarray对象的元素类型 .itemsize ndarray对象中每个元素的大小，以字节为单位

ndarray数组的元素类型

数据类型 说明 bool 布尔类型，True或False intc 与C语言中的int类型一致，一般是int32或int64 intp 用于索引的整数，与C语言中ssize_t一致，int32或int64 int8 字节长度的整数，取值：[‐128, 127] int16 16位长度的整数，取值：[‐32768, 32767] int32 32位长度的整数，取值：[‐231, 231‐1] int64 64位长度的整数，取值：[‐263, 263‐1] uint8 8位无符号整数，取值：[0, 255] uint16 16位无符号整数，取值：[0, 65535] uint32 32位无符号整数，取值：[0, 232‐1] uint64 32位无符号整数，取值：[0, 264‐1] float16 16位半精度浮点数：1位符号位，5位指数，10位尾数 float32 32位半精度浮点数：1位符号位，8位指数，23位尾数 float64 64位半精度浮点数：1位符号位，11位指数，52位尾数 complex64 复数类型，实部和虚部都是32位浮点数 complex128 复数类型，实部和虚部都是64位浮点数

ndarray数组的创建方法

1.从Python中的列表、元组等类型创建ndarray数组

x = np.array(list/tuple)x = np.array(list/tuple, dtype=np.float32)

当np.array()不指定dtype时，NumPy将根据数据情况关联一个dtype类型

2.使用NumPy中函数创建ndarray数组，如：arange, ones, zeros等

函数 说明 np.arange(n) 类似range()函数，返回ndarray类型，元素从0到n‐1 np.ones(shape) 根据shape生成一个全1数组，shape是元组类型 np.zeros(shape) 根据shape生成一个全0数组，shape是元组类型 np.full(shape,val) 根据shape生成一个数组，每个元素值都是val np.eye(n) 创建一个正方的n*n单位矩阵，对角线为1，其余为0 np.ones_like(a) 根据数组a的形状生成一个全1数组 np.zeros_like(a) 根据数组a的形状生成一个全0数组 np.full_like(a,val) 根据数组a的形状生成一个数组，每个元素值都是val np.linspace() 根据起止数据等间距地填充数据，形成数组 np.concatenate() 将两个或多个数组合并成一个新的数组

In [2]:import numpy as npIn [3]:a = np.linspace(1,10,4)#1是起始值，10是最后一个元素的值，4指数组包含四个元素In [4]:aOut[4]: array([  1.,   4.,   7.,  10.])In [5]:b = np.linspace(1,10,4,endpoint=False)#endpoint表示最后一个元素是否是数组中的一个In [6]:bOut[6]: array([ 1.  ,  3.25,  5.5 ,  7.75])

ndarray数组的变换

对于创建后的ndarray数组，可以对其进行维度变换和元素类型变换

方法 说明 .reshape(shape) 不改变数组元素，返回一个shape形状的数组，原数组不变 .resize(shape) 与.reshape()功能一致，但修改原数组 .swapaxes(ax1,ax2) 将数组n个维度中两个维度进行调换 .flatten() 对数组进行降维，返回折叠后的一维数组，原数组不变

a = np.ones((2,3,4), dtype=np.int32)

In [13]:a = np.ones((2,3,4))In [14]:aOut[14]: array([[[ 1.,  1.,  1.,  1.],        [ 1.,  1.,  1.,  1.],        [ 1.,  1.,  1.,  1.]],       [[ 1.,  1.,  1.,  1.],        [ 1.,  1.,  1.,  1.],        [ 1.,  1.,  1.,  1.]]])In [15]:a = np.ones((2,3,4), dtype=np.int32)In [16]:aOut[16]: array([[[1, 1, 1, 1],        [1, 1, 1, 1],        [1, 1, 1, 1]],       [[1, 1, 1, 1],        [1, 1, 1, 1],        [1, 1, 1, 1]]])

new_a = a.astype(new_type)
astype()方法一定会创建新的数组（原始数据的一个拷贝），即使两个类型一致

In [17]:b = a.astype(np.float)In [18]:bOut[18]: array([[[ 1.,  1.,  1.,  1.],        [ 1.,  1.,  1.,  1.],        [ 1.,  1.,  1.,  1.]],       [[ 1.,  1.,  1.,  1.],        [ 1.,  1.,  1.,  1.],        [ 1.,  1.,  1.,  1.]]])

ndarray数组向列表的转换

ls = a.tolist()

In [19]:a.tolist()Out[19]: [[[1.0, 1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0]], [[1.0, 1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0]]]

ndarray数组的操作

数组的索引和切片
索引：获取数组中特定位置元素的过程
切片：获取数组元素子集的过程

ndarray数组的运算

1.数组与标量之间的运算：数组与标量之间的运算作用于数组的每一个元素
2.NumPy一元函数
对ndarray中的数据执行元素级运算的函数

函数 说明 np.abs(x) np.fabs(x) 计算数组各元素的绝对值 np.sqrt(x) 计算数组各元素的平方根 np.square(x) 计算数组各元素的平方 np.log(x) np.log10(x) np.log2(x) 计算数组各元素的自然对数、10底对数和2底对数 np.ceil(x) np.floor(x) 计算数组各元素的ceiling值或floor值 np.rint(x) 计算数组各元素的四舍五入值 np.modf(x) 将数组各元素的小数和整数部分以两个独立数组形式返回 np.cos(x) np.cosh(x)
np.sin(x) np.sinh(x)
np.tan(x) np.tanh(x)
计算数组各元素的普通型和双曲型三角函数 np.exp(x) 计算数组各元素的指数值 np.sign(x) 计算数组各元素的符号值，1(+), 0, ‐1(‐)

3.NumPy二元函数

函数 说明 +-* / ** 两个数组各元素进行对应运算 np.maximum(x,y) np.fmax()
np.minimum(x,y) np.fmin() 元素级的最大值/最小值计算 np.mod(x,y) 元素级的模运算 np.copysign(x,y) 将数组y中各元素值的符号赋值给数组x对应元素 <> >= <= == != 算术比较，产生布尔型数组