NumPy常用属性及方法
NumPy是高性能科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)包。部分功能如下：
-
- ndarray, 具有矢量算術(shù)運(yùn)算和復(fù)雜廣播能力的快速且節(jié)省空間的多維數(shù)組。
- 用于對(duì)整組數(shù)據(jù)進(jìn)行快速運(yùn)算的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)學(xué)函數(shù)（無需編寫循環(huán)）。
- 用于讀寫磁盤數(shù)據(jù)的工具以及用于操作內(nèi)存映射文件的工具。
- 線性代數(shù)、隨機(jī)數(shù)生成以及傅里葉變換功能。
- 用于集成C、C++、Fortran等語言編寫的代碼的工具。
首先要導(dǎo)入numpy庫：import numpy as np
A NumPy函數(shù)和屬性：
| 類型 | 類型代碼 | 說明 |
| int8、uint8 | i1、u1 | 有符號(hào)和無符號(hào)8位整型（1字節(jié)） |
| int16、uint16 | i2、u2 | 有符號(hào)和無符號(hào)16位整型（2字節(jié)） |
| int32、uint32 | i4、u4 | 有符號(hào)和無符號(hào)32位整型（4字節(jié)） |
| int64、uint64 | i8、u8 | 有符號(hào)和無符號(hào)64位整型（8字節(jié)） |
| float16 | f2 | 半精度浮點(diǎn)數(shù) |
| float32 | f4、f | 單精度浮點(diǎn)數(shù) |
| float64 | f8、d | 雙精度浮點(diǎn)數(shù) |
| float128 | f16、g | 擴(kuò)展精度浮點(diǎn)數(shù) |
| complex64 | c8 | 分別用兩個(gè)32位表示的復(fù)數(shù) |
| complex128 | c16 | 分別用兩個(gè)64位表示的復(fù)數(shù) |
| complex256 | c32 | 分別用兩個(gè)128位表示的復(fù)數(shù) |
| bool | ? | 布爾型 |
| object | O | python對(duì)象 |
| string | Sn | 固定長度字符串，每個(gè)字符1字節(jié)，如S10 |
| unicode | Un | 固定長度Unicode，字節(jié)數(shù)由系統(tǒng)決定，如U10 |
表2.1.A.1 NumPy類型
?
| 生成函數(shù) | 作用 |
| np.array( x) np.array( x, dtype) | 將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一個(gè)ndarray 將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一個(gè)類型為type的ndarray |
| np.asarray( array ) | 將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一個(gè)新的（copy）ndarray |
| np.ones( N ) np.ones( N, dtype) np.ones_like( ndarray ) | 生成一個(gè)N長度的一維全一ndarray 生成一個(gè)N長度類型是dtype的一維全一ndarray 生成一個(gè)形狀與參數(shù)相同的全一ndarray |
| np.zeros( N) np.zeros( N, dtype) np.zeros_like(ndarray) | 生成一個(gè)N長度的一維全零ndarray 生成一個(gè)N長度類型位dtype的一維全零ndarray 類似np.ones_like( ndarray ) |
| np.empty( N ) np.empty( N, dtype) np.empty(ndarray) | 生成一個(gè)N長度的未初始化一維ndarray 生成一個(gè)N長度類型是dtype的未初始化一維ndarray 類似np.ones_like( ndarray ) |
| np.eye( N ) np.identity( N ) | 創(chuàng)建一個(gè)N * N的單位矩陣（對(duì)角線為1，其余為0） |
| np.arange( num) np.arange( begin, end) np.arange( begin, end, step) | 生成一個(gè)從0到num-1步數(shù)為1的一維ndarray 生成一個(gè)從begin到end-1步數(shù)為1的一維ndarray 生成一個(gè)從begin到end-step的步數(shù)為step的一維ndarray |
| np.mershgrid(ndarray, ndarray,...) | 生成一個(gè)ndarray * ndarray * ...的多維ndarray |
| np.where(cond, ndarray1, ndarray2) | 根據(jù)條件cond，選取ndarray1或者ndarray2，返回一個(gè)新的ndarray |
| np.in1d(ndarray, [x,y,...]) | 檢查ndarray中的元素是否等于[x,y,...]中的一個(gè)，返回bool數(shù)組 |
| ? | ? |
| 矩陣函數(shù) | 說明 |
| np.diag( ndarray) np.diag( [x,y,...]) | 以一維數(shù)組的形式返回方陣的對(duì)角線（或非對(duì)角線）元素 將一維數(shù)組轉(zhuǎn)化為方陣（非對(duì)角線元素為0） |
| np.dot(ndarray, ndarray) | 矩陣乘法 |
| np.trace( ndarray) | 計(jì)算對(duì)角線元素的和 |
| ? | ? |
| ? | ? |
| 排序函數(shù) | 說明 |
| np.sort( ndarray) | 排序，返回副本 |
| np.unique(ndarray) | 返回ndarray中的元素，排除重復(fù)元素之后，并進(jìn)行排序 |
| np.intersect1d( ndarray1, ndarray2) np.union1d( ndarray1, ndarray2) np.setdiff1d( ndarray1, ndarray2) np.setxor1d( ndarray1, ndarray2) | 返回二者的交集并排序。 返回二者的并集并排序。 返回二者的差。 返回二者的對(duì)稱差 |
| ? | ? |
| 一元計(jì)算函數(shù) | 說明 |
| np.abs(ndarray) np.fabs(ndarray) | 計(jì)算絕對(duì)值 計(jì)算絕對(duì)值（非復(fù)數(shù)） |
| np.mean(ndarray) | 求平均值 |
| np.sqrt(ndarray) | 計(jì)算x^0.5 |
| np.square(ndarray) | 計(jì)算x^2 |
| np.exp(ndarray) | 計(jì)算e^x |
| log、log10、log2、log1p | 計(jì)算自然對(duì)數(shù)、底為10的log、底為2的log、底為(1+x)的log |
| np.sign(ndarray) | 計(jì)算正負(fù)號(hào)：1（正）、0（0）、-1（負(fù)） |
| np.ceil(ndarray) np.floor(ndarray) np.rint(ndarray) | 計(jì)算大于等于改值的最小整數(shù) 計(jì)算小于等于該值的最大整數(shù) 四舍五入到最近的整數(shù)，保留dtype |
| np.modf(ndarray) | 將數(shù)組的小數(shù)和整數(shù)部分以兩個(gè)獨(dú)立的數(shù)組方式返回 |
| np.isnan(ndarray) | 返回一個(gè)判斷是否是NaN的bool型數(shù)組 |
| np.isfinite(ndarray) np.isinf(ndarray) | 返回一個(gè)判斷是否是有窮（非inf，非NaN）的bool型數(shù)組 返回一個(gè)判斷是否是無窮的bool型數(shù)組 |
| cos、cosh、sin、sinh、tan、tanh | 普通型和雙曲型三角函數(shù) |
| arccos、arccosh、arcsin、arcsinh、arctan、arctanh | 反三角函數(shù)和雙曲型反三角函數(shù) |
| np.logical_not(ndarray) | 計(jì)算各元素not x的真值，相當(dāng)于-ndarray |
| 多元計(jì)算函數(shù) | 說明 |
| np.add(ndarray, ndarray) np.subtract(ndarray, ndarray) np.multiply(ndarray, ndarray) np.divide(ndarray, ndarray) np.floor_divide(ndarray, ndarray) np.power(ndarray, ndarray) np.mod(ndarray, ndarray) | 相加 相減 乘法 除法 圓整除法（丟棄余數(shù)） 次方 求模 |
| np.maximum(ndarray, ndarray) np.fmax(ndarray, ndarray) np.minimun(ndarray, ndarray) np.fmin(ndarray, ndarray) | 求最大值 求最大值（忽略NaN） 求最小值 求最小值（忽略NaN） |
| np.copysign(ndarray, ndarray) | 將參數(shù)2中的符號(hào)賦予參數(shù)1 |
| np.greater(ndarray, ndarray) np.greater_equal(ndarray, ndarray) np.less(ndarray, ndarray) np.less_equal(ndarray, ndarray) np.equal(ndarray, ndarray) np.not_equal(ndarray, ndarray) | > >= < <= == != |
| logical_and(ndarray, ndarray) logical_or(ndarray, ndarray) logical_xor(ndarray, ndarray) | & | ^ |
| np.dot( ndarray, ndarray) | 計(jì)算兩個(gè)ndarray的矩陣內(nèi)積 |
| np.ix_([x,y,m,n],...) | 生成一個(gè)索引器，用于Fancy indexing(花式索引) |
| ? | ? |
| 文件讀寫 | 說明 |
| np.save(string, ndarray) | 將ndarray保存到文件名為 [string].npy 的文件中（無壓縮） |
| np.savez(string, ndarray1, ndarray2, ...) | 將所有的ndarray壓縮保存到文件名為[string].npy的文件中 |
| np.savetxt(sring, ndarray, fmt, newline='\n') | 將ndarray寫入文件，格式為fmt |
| np.load(string) | 讀取文件名string的文件內(nèi)容并轉(zhuǎn)化為ndarray對(duì)象（或字典對(duì)象） |
| np.loadtxt(string, delimiter) | 讀取文件名string的文件內(nèi)容，以delimiter為分隔符轉(zhuǎn)化為ndarray |
B NumPy.ndarray函數(shù)和屬性：
| ndarray.ndim | 獲取ndarray的維數(shù) |
| ndarray.shape | 獲取ndarray各個(gè)維度的長度 |
| ndarray.dtype | 獲取ndarray中元素的數(shù)據(jù)類型 |
| ndarray.T | 簡(jiǎn)單轉(zhuǎn)置矩陣ndarray |
| 函數(shù) | 說明 |
| ndarray.astype(dtype) | 轉(zhuǎn)換類型，若轉(zhuǎn)換失敗則會(huì)出現(xiàn)TypeError |
| ndarray.copy() | 復(fù)制一份ndarray(新的內(nèi)存空間) |
| ndarray.reshape((N,M,...)) | 將ndarray轉(zhuǎn)化為N*M*...的多維ndarray（非copy） |
| ndarray.transpose((xIndex,yIndex,...)) | 根據(jù)維索引xIndex,yIndex...進(jìn)行矩陣轉(zhuǎn)置，依賴于shape，不能用于一維矩陣（非copy） |
| ndarray.swapaxes(xIndex,yIndex) | 交換維度（非copy） |
| ? | ? |
| 計(jì)算函數(shù) | 說明 |
| ndarray.mean( axis=0 ) | 求平均值? |
| ndarray.sum( axis= 0) | 求和? |
| ndarray.cumsum( axis=0) ndarray.cumprod( axis=0) | 累加? 累乘 |
| ndarray.std() ndarray.var() | 方差 標(biāo)準(zhǔn)差 |
| ndarray.max() ndarray.min() | 最大值 最小值 |
| ndarray.argmax() ndarray.argmin() | 最大值索引 最小值索引 |
| ndarray.any() ndarray.all() | 是否至少有一個(gè)True 是否全部為True |
| ndarray.dot( ndarray) | 計(jì)算矩陣內(nèi)積 |
| 排序函數(shù) | 說明 |
| ndarray.sort(axis=0) | 排序，返回源數(shù)據(jù) |
| ndarray[n] | 選取第n+1個(gè)元素 |
| ndarray[n:m] | 選取第n+1到第m個(gè)元素 |
| ndarray[:] | 選取全部元素 |
| ndarray[n:] | 選取第n+1到最后一個(gè)元素 |
| ndarray[:n] | 選取第0到第n個(gè)元素 |
| ndarray[ bool_ndarray ] 注：bool_ndarray表示bool類型的ndarray | 選取為true的元素 |
| ndarray[[x,y,m,n]]... | 選取順序和序列為x、y、m、n的ndarray |
| ndarray[n,m] ndarray[n][m] | 選取第n+1行第m+1個(gè)元素 |
| ndarray[n,m,...] ndarray[n][m].... | 選取n行n列....的元素 |
C NumPy.random函數(shù)和屬性：
| 函數(shù) | 說明 |
| seed() seed(int) seed(ndarray) | 確定隨機(jī)數(shù)生成種子 |
| permutation(int) permutation(ndarray) | 返回一個(gè)一維從0~9的序列的隨機(jī)排列 返回一個(gè)序列的隨機(jī)排列 |
| shuffle(ndarray) | 對(duì)一個(gè)序列就地隨機(jī)排列 |
| rand(int) randint(begin,end,num=1) | 產(chǎn)生int個(gè)均勻分布的樣本值 從給定的begin和end隨機(jī)選取num個(gè)整數(shù) |
| randn(N, M, ...) | 生成一個(gè)N*M*...的正態(tài)分布（平均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1）的ndarray |
| normal(size=(N,M,...)) | 生成一個(gè)N*M*...的正態(tài)（高斯）分布的ndarray? |
| beta(ndarray1,ndarray2) | 產(chǎn)生beta分布的樣本值，參數(shù)必須大于0? |
| ?chisquare() | 產(chǎn)生卡方分布的樣本值? |
| ?gamma() | 產(chǎn)生gamma分布的樣本值? |
| ?uniform() | 產(chǎn)生在[0,1)中均勻分布的樣本值? |
表2.1.C.1 random常用函數(shù)
D NumPy.linalg函數(shù)和屬性：
| 函數(shù) | 說明 |
| det(ndarray) | 計(jì)算矩陣列式 |
| eig(ndarray) | 計(jì)算方陣的本征值和本征向量 |
| inv(ndarray) pinv(ndarray) | 計(jì)算方陣的逆 計(jì)算方陣的Moore-Penrose偽逆 |
| qr(ndarray) | 計(jì)算qr分解? |
| svd(ndarray) | 計(jì)算奇異值分解svd |
| solve(ndarray) | 解線性方程組Ax = b，其中A為方陣? |
| lstsq(ndarray) | 計(jì)算Ax=b的最小二乘解? |
表2.1.D.1 linalg常用函數(shù)
轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/tangbaofang/p/8385750.html
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的NumPy常用属性及方法的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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