【ML_Preparation 3 】Numpy科學計算庫——常用方法列舉

原創

2018-12-07 19:20

Anaconda 中對於該庫已經集成好了，不需要再進行繁瑣操作。如果用的不是 Anaconda 軟件，則需要自己通過 pip 命令來安裝Numpy庫。

import numpy

當不清楚Numpy中某個函數的功能及用法時，我們可以使用

print (help(numpy.所需查詢函數))

即可查詢該函數的幫助文檔。！。各參數解釋/函數舉例。

可以考慮編譯時同時開啓兩個編譯器，一個用於編碼，一個用於 print help 文檔。hiahia~~

Numpy中最核心的一個方法：.array 。構造一二三···維數組

#The numpy.array() function can take a list or list of lists as input. When we input a list, we get a one-dimensional array as a result:
vector = numpy.array([5, 10, 15, 20])
#When we input a list of lists, we get a matrix as a result:
matrix = numpy.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30], [35, 40, 45]])
print (vector)
print (matrix)

#We can use the ndarray.shape property to figure out how many elements are in the array
vector = numpy.array([1, 2, 3, 4])
print(vector.shape)
#For matrices, the shape property contains a tuple with 2 elements.
matrix = numpy.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30]])
print(matrix.shape)

matrix.shape 如下：

print (**.shape) 可以打印出數組的相關信息。我們再編碼過程中，可以通過對.shape 的實時查看，以保證所得即所求。

Numpy 的基本結構。

Numpy 中元素一定會是相同的類型。通過 .dtype 可以查看相應類型。

numbers = numpy.array([1, 2, 3, 4])
numbers.dtype

結果是： dtype('int32')

world_alcohol = numpy.genfromtxt("world_alcohol.txt", delimiter=",", dtype="U75", skip_header=1)
print(world_alcohol)

可通過數組相關操作來對以上數據進行相關操作。

vector = numpy.array([5, 10, 15, 20])
print(vector[0:3])

以上相當於取第一/第二列的值。結果爲：[5,10,15]

matrix = numpy.array([
                    [5, 10, 15], 
                    [20, 25, 30],
                    [35, 40, 45]
                 ])
print(matrix[:,1])

以上相當於取 所有行的第二列的值 結果是：[10 25 40]

matrix = numpy.array([
                    [5, 10, 15], 
                    [20, 25, 30],
                    [35, 40, 45]
                 ])
print(matrix[:,0:2])

取得是所有行的 第一/第二 列。

matrix = numpy.array([
                    [5, 10, 15], 
                    [20, 25, 30],
                    [35, 40, 45]
                 ])
print(matrix[1:3,0:2])

取 第二/第三行的第一/第二列 結果爲：[[20 25] [35 40]]

#it will compare the second value to each element in the vector
# If the values are equal, the Python interpreter returns True; otherwise, it returns False
vector = numpy.array([5, 10, 15, 20])
vector == 10

array([False, True, False, False])

matrix = numpy.array([
                    [5, 10, 15], 
                    [20, 25, 30],
                    [35, 40, 45]
                 ])
matrix == 25

對於數組元素的判斷，可直接通過上述方式判斷。得到的將是布爾值。

array([[False,False,False],

[False,Ture,False],

[False,False,False],],dtype=bool)

上慄很好的展示了應該如何使用布爾值（vector[equal_to_ten]）可以取出相應元素或整行整列。哈哈哈

非但找出相應元素，而且可以通過vector來進行數據更新。

數據元素類型轉換

# The axis dictates which dimension we perform the operation on
#1 means that we want to perform the operation on each row, and 0 means on each column