【入门基础】Numpy基础20问
1、什么是numpy？
一言以蔽之，numpy是python中基于數組對象的科學計算庫。
提煉關鍵字，可以得出numpy以下三大特點：
擁有n維數組對象;
擁有廣播功能（后面講到）；
擁有各種科學計算API，任你調用；
2、如何安裝numpy？
因為numpy是一個python庫，所以使用python包管理工具pip或者conda都可以安裝。
安裝python后，打開cmd命令行，輸入：
pip install numpy即可完成安裝。
3、什么是n維數組對象？
n維數組（ndarray）對象，是一系列同類數據的集合，可以進行索引、切片、迭代操作。
numpy中可以使用array函數創建數組:
import?numpy?as?np np.array([1,2,3]) #?輸出：array([1, 2, 3])4、如何區分一維、二維、多維？
判斷一個數組是幾維，主要是看它有幾個軸（axis）。
一個軸表示一維數組，兩個軸表示二維數組，以此類推。
每個軸都代表一個一維數組。
比如說，二維數組第一個軸里的每個元素都是一個一維數組，也就是第二個軸。
一維數組一個軸：
[1,2,3]二維數組兩個軸：
[[0, 1, 2],[3, 4, 5]]三維數組三個軸：
[[[ 0, 1, 2],[ 3, 4, 5]],[[ 6, 7, 8],[ 9, 10, 11]]]以此類推n維數組。
5、如何創建n維數組？
numpy中常用array函數創建數組，傳入列表或元組即可。
創建一維數組，并指定數組類型為int：
import?numpy?as?np np.array([1,2,3],dtype=int) #?輸出：array([1, 2, 3])創建二維數組：
import?numpy?as?np np.array(((1,2),(3,4)))''' 輸出： array([[1,?2],[3,?4]]) '''還可以使用arange函數創建一維數字數組，用法類似python的range函數.
import?numpy?as?np np.arange(1,6) ''' 輸出：array([1, 2, 3, 4, 5]) '''6、如何創建隨機數組？
numpy的random模塊用來創建隨機數組。
random.rand函數，生成[0,1)均勻分布的隨機數組
random.randn函數，生成數值成標準正態分布（平均值為0，標準差為1）的數組
random.randint函數，生成可以指定范圍的隨機整數數組
random.normal函數，生成數值成正態分布（可指定平均值、標準差）的數組
random模塊還有其他函數，這里不多說。
7、如何查看數組的維度？
前面說到，數組維度即代表軸的數量。
我們可以通過數組（ndarray）對象的ndim或shape屬性，來查看軸的數量。
ndim屬性直接返回維度值；
shape屬性返回一個元組，元組的長度即代表維度值，里面的數字從左往右分別代表每一軸的元素數量。
8、如何查看數組有多少個元素？
數組（ndarray）對象的size屬性可以查看數組包含元素總數。
import?numpy?as?np #?創建二維數組 x2?=?np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) #?查看元素總數 x2.size ''' 輸出：6 '''還可以通過shape屬性返回元素的乘積，來計算數組元素數量。
import?numpy?as?np from?functools?import?reduce #?創建二維數組 x2?=?np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) #?查看元素總數 reduce(lambda?x,y:x*y?,?x2.shape) ''' 輸出：6 shape形狀： (2,3) '''9、Numpy數組支持哪些數據類型？
Numpy支持的數據類型非常多，所以很適合做數值計算。下面給出常見的數據類型：
10、如何查看數組的類型？
數組（ndarrry）對象提供dtype屬性，用來查看數組類型。
import?numpy?as?np #?創建二維數組 x2?=?np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int) #?返回類型 x2.dtype ''' 輸出：dtype('int32') '''11、如何改變數組的形狀？
前面說過，數組的shape屬性返回一個元組，能夠反映數組的形狀，包括維度以及每個軸的元素數量。
那么如果給定一個數組，怎么改變其形狀呢？
常用的方式有兩種：
reshape方法，它返回一個新的數組，而不能改變原始數組。
resize方法，無返回值，它更改了原始數組。
比如說我要將一個二維數組轉換為三維數組。
import?numpy?as?np #?創建二維數組 x2?=?np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) #?將x2轉換為三維數組，并且自定義每個軸的元素數量 x2.reshape(1,2,3) ''' 輸出： array([[[1,?2,?3],[4,?5,?6]]]) '''reshape方法可以傳入整數或者元組形式的參數。
傳入的參數和shape屬性返回的元組的含義是一樣的。
例如， x2.reshape(1,2,3)是將二維數組轉換成三維數組，參數個數代表要轉換的維度，參數數字從左到右分別表示0軸、1軸、2軸的元素數量。
resize方法和reshape方法使用形式一樣，區別是resize方法改變了原始數組形狀。
import?numpy?as?np #?創建二維數組 x2?=?np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) #?將x2轉換為三維數組，并且自定義每個軸的元素數量 x2.resize((1,2,3)) x2 ''' 輸出： array([[[1,?2,?3],[4,?5,?6]]]) '''12、如何對數組進行索引和切片操作？
numpy一維數組的索引和切片操作類似python列表，這里不多講。
比如說取一維數組前三個元素。
import?numpy?as?np #?創建一維數組 x1?=?np.array([1,2,3,4]) #?切片，取前三個元素 x1[:3] ''' 輸出： array([1,?2,?3]) '''重點是對多維數組的索引和切片。
多維數組有多個軸，那么就需要對每個軸進行索引。
例如，三維數組形狀為(x,y,z)，分別代表：0軸有x個元素、1軸有y個元素，2軸有z個元素。
對0、1、2軸進行索引，如果取o軸第2個元素、1軸第0個元素、2軸第3個元素，那么索引形式就為[2,0,3]。
import?numpy?as?np #?創建三維數組 x3?=?np.arange(24).reshape(3,2,4) #?對該三維數組進行索引 x3[2,0,3]''' 輸出：19三維數組形式： array([[[?0,??1,??2,??3],[?4,??5,??6,??7]],[[?8,??9,?10,?11],[12,?13,?14,?15]],[[16,?17,?18,?19],[20,?21,?22,?23]]]) '''切片也是同樣道理。
如果取o軸前2個元素、1軸前1個元素、2軸后2個元素，那么切片形式就為[:2,:1,-2:]。
import?numpy?as?np #?創建三維數組 x3?=?np.arange(24).reshape(3,2,4) #?對該三維數組進行切片 x3[:2,:1,-2:]''' 輸出： array([[[?2,??3]],[[10,?11]]])三維數組形式： array([[[?0,??1,??2,??3],[?4,??5,??6,??7]],[[?8,??9,?10,?11],[12,?13,?14,?15]],[[16,?17,?18,?19],[20,?21,?22,?23]]]) '''13、如何對數組里每個元素進行迭代？
說到迭代，大家很容易想到直接對數組直接使用for循環操作，對于一維數組來說，當然是可以的。
import?numpy?as?np #?創建一維數組 x1?=?np.array([1,2,3,4]) #?迭代 for?i?in?x1:print(i) ''' 輸出： 1 2 3 4 '''但對于多維數組，迭代是相對于0軸完成的，就是多維數組最外層的那一維。
你沒有辦法直接遍歷數組里每一個元素，嵌套循環又太低效。
這個時候就需要用到flat方法，它可以將多維數組平鋪為一維的迭代器。
import?numpy?as?np #?創建二維數組 x2?=?np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) #?先平鋪，再迭代 for?i?in?x2.flat:print(i) ''' 輸出： 1 2 3 4 5 6 '''14、如何將多維數組展開為一維數組？
數組（ndarray）對象提供了ravel方法，用來將多維數組展開為一維數組。
import?numpy?as?np #?創建er維數組 x3?=?np.arange(12).reshape(3,4) #?對該三維數組進行索引 x3.ravel() ''' 輸出： array([?0,??1,??2,??3,??4,??5,??6,??7,??8,??9,?10,?11]) '''15、什么廣播機制？
廣播(Broadcast)是 numpy 對不同形狀(shape)的數組進行數值計算的方式， 對多個數組的算術運算通常在相應的元素上進行。
較小的數組在較大的數組上“廣播”，以便它們具有兼容的形狀。
比如說一個一維數組乘以一個數字，相當于一維數組里每個元素都乘以這個數。
import?numpy?as?np #?創建一維數組 x1?=?np.array([1,2,3]) #?廣播 x1?*?2 ''' 輸出： array([2,?4,?6]) '''如果相同維度的數組進行運算，其shape相同，那么廣播就是兩個數組相同位數的元素進行運算。
import?numpy?as?np #?創建一維數組 x1?=?np.array([1,2,3]) x2?=?np.array([4,5,6]) #?廣播 x1?+?x2 ''' 輸出： array([5,?7,?9]) '''如果兩個數組維度不同，進行運算，這里就觸發了廣播的兩個規則。
讓所有輸入數組都向其中形狀最長的數組看齊，形狀中不足的部分都通過在前面加 1 補齊；
當輸入數組的某個維度的長度為 1 時，沿著此維度運算時都用此維度上的第一組值。
這兩個規則保證了不同維度數組進行運算時，其維度自動調整成一致。
import?numpy?as?np #?創建一維數組 x1?=?np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) x2?=?np.array([2,3,4]) #?廣播 x1?-?x2 ''' 輸出： array([[-1,?-1,?-1],[?2,??2,??2]]) '''16、numpy中如何進行數值舍入操作？
around函數，用于四舍五入，返回一個新數組
floor函數，用于向下取整，返回一個新數組
ceil函數，用于向上取整，返回一個新數組
17、如何對數組進行轉置操作？
numpy提供了transpose函數用以對數組進行維度的調換，也就是轉置操作。
轉置后返回一個新數組。
import?numpy?as?np #?創建二維數組 x1?=?np.arange(12).reshape(3,4) #?轉置 np.transpose(x1) ''' 輸出： array([[?0,??4,??8],[?1,??5,??9],[?2,??6,?10],[?3,??7,?11]]) 原數組： array([[?0,??1,??2,??3],[?4,??5,??6,??7],[?8,??9,?10,?11]]) '''當然，可以用更簡單的方法。
數組對象提供了T方法，用于轉置，同樣會返回一個新數組。
import?numpy?as?np #?創建二維數組 x1?=?np.arange(12).reshape(3,4) #?轉置 x1.T ''' 輸出： array([[?0,??4,??8],[?1,??5,??9],[?2,??6,?10],[?3,??7,?11]]) 原數組： array([[?0,??1,??2,??3],[?4,??5,??6,??7],[?8,??9,?10,?11]]) '''18、如何連接兩個相同維度的數組？
numpy的concatenate 函數用于沿指定軸連接相同形狀的兩個或多個數組。
import?numpy?as?np #?創建兩個二維數組 x1?=?np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) x2?=?np.array([[7,8,9],[10,11,12]]) #?連接,默認沿0軸連接 np.concatenate((x1,x2))''' 輸出： array([[?1,??2,??3],[?4,??5,??6],[?7,??8,??9],[10,?11,?12]]) '''#?指定沿1軸連接 np.concatenate((x1,x2),axis=1)''' 輸出： array([[?1,??2,??3,??7,??8,??9],[?4,??5,??6,?10,?11,?12]]) '''19、如何向數組添加值？
numpy的append 函數向數組末尾追加值，可以指定不同的軸。
numpy的insert 函數可以沿給定軸，在數組中任意位置插入數據。
20、如何對數組進行去重操作？
numpy的unique 函數用于去除數組中的重復元素，返回一個新數組。
import?numpy?as?np #?創建一個一維數組 x1?=?np.array([2,3,5,1,3,8,1,0]) np.unique(x1) ''' 輸出： array([0,?1,?2,?3,?5,?8]) '''unique函數還能返回重復元素的索引、計數等信息，可去查文檔自定義參數。
未完待續！
參考資料
[1]
numpy文檔: https://www.numpy.org.cn/
[2]菜鳥教程: https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的【入门基础】Numpy基础20问的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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