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Numpy科学计算库

文章目录

  • 1、创建数组
  • 2、数组运算
  • 3、矩阵和随机数

在机器学习中，需要把所有的输入数据都转变为多维数组的形式
数组的形状：描述数组的维度，以及各个维度内部的元素个数
数组的形状用一个元组来表示，它描述了数组的维度和长度

1、创建数组

NumPy
Numeric Python
提供了多维数组、矩阵的常用操作和一些高效的科学计算函数
底层运算通过C语言实现，处理速度快、效率高，适用于大规模多维数组
可以直接完成数组和矩阵运算，无需循环
导入NumPy库

import numpy as np

from numpy import *

创建数组

array ([列表]/(元组))

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数组的属性

属性 描述
ndim 数组的维数
shape 数组的形状
size 数组元素的总个数
dtype 数组中元素的数据类型
itemsize 数组中每个元素的字节数

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NumPy要求数组中所有元素的数据类型必须是一致的
Python支持的数据类型不足以满足多种科学计算的需求，NumPy增加了多种其他数据类型
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array([列表]/(元组),dtype=数据类型)		#使用dtype指定数组中元素的数据类型

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在使用Python列表或元组，创建NumPy数组时，所创建的数组类型，由原来的元素类型推导而来
创建特殊的数组

函数 功能描述
np.arange() 创建数字序列数组
np.ones() 创建全1数组
np.zeros() 创建全0数组
np.eye() 创建单位矩阵
np.linspace() 创建等差数列
np.logspace() 创建等比数列

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在这里插入图片描述
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asarray()函数：将列表或元组转化为数组对象
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数组2没有变化，数组3发生改变
当数据源本身已经是一个ndarray对象时，array()仍然会复制出一个副本，asarray()则直接引用了本来的数组

2、数组运算

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函数 功能描述
np.reshape(shape) 不改变当前数组，按照shape创建新的数组
np.resize(shape) 改变当前数组，按照shape创建数组

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当改变形状时，应该考虑到数组中元素的个数，确保改变前后，元素总个数相等

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若数组内的元素个数不同，则无法相加
一维数组可以和多维数组相加，相加时会将一维数组扩展至多维
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数组之间的减法、乘法、除法运算，和加法运算规则相同
当两个数组中元素的数据类型不同时，精度低的数据类型，会自动转换为精度更高的数据类型，然后再进行运算

  • 幂运算：对数组中的每个元素求n次方
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矩阵运算
矩阵乘法
乘号运算符✖：矩阵中对应的元素分别相乘
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矩阵相乘：按照矩阵相乘的规则运算
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转置和求逆
矩阵转置：np.transpose()
矩阵求逆：np.linalg.inv()
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数组间的运算

函数 功能描述
numpy.sum() 计算所有元素的和
numpy.prod() 计算所有元素的乘积
numpy.diff() 计算数组的相邻元素之间的差
np.sqrt() 计算各元素的平方根
np.exp() 计算各元素的指数值
np.abs() 取各元素的绝对值

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轴（axes）：数组中的每一个维度称为一个轴
秩（rank）：轴的个数（和线性代数中秩的含义不同）

  • 一维数组（rank=1）

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  • 二维数组（rank=2）
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  • 三维数组（rank=3）
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数组堆叠运算

np.stack((数组1，数组2，...),axis）

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二维数组堆叠
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3、矩阵和随机数

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  • 借助NumPy二维数组创建矩阵

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  • 矩阵对象的属性
属性 说明
.ndim 矩阵的维数
.shape 矩阵的形状
.size 矩阵的元素个数
.dtype 元素的数据类型

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矩阵运算
矩阵相乘
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非方阵的转置、求逆运算
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随机数
随机数模块——numpy.random

函数 功能描述 返回值
np.random.rand(d0,d1,…,dn) 元素在[0,1)区间均匀分布的数组 浮点数
np.random.uniform(low,high,size) 元素在[low,high)区间均匀分布的数组 浮点数
np.random.randint(low,high,size) 元素在[low,high)区间均匀分布的数组 整数
np.random.randn(d0,d1,…,dn) 产生标准正态分布的数组 浮点数
np.random.normal(loc,scale,size) 产生正态分布的数组 浮点数

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伪随机数：由随机种子，根据一定的算法生成的
随机种子：指定随机数生成时所用算法开始的整数值

  • 如果使用相同的seed()值，则每次生成的随机数都相同
  • 如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，此时每次生成的随机数因时间差异而不同
  • 采用seed()函数设置随机种子，仅一次有效
  • 随机数产生的算法，和系统有关

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打乱顺序函数

np.random.shuffle(序列)

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多维数组只打乱第一维数据
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