Numpy 簡介
Numpy 是用於數據科學計算的基礎，不但能夠完成科學計算任務，還能被用作高效地多維數據容器。用於存儲和處理大型矩陣。
Python提供了一個 array 模塊，和list 不同，它直接保存數值，但是由於Python的 array 模塊不支持多維，也沒有各種運算函數。
Numpy 彌補了這一遺憾。Numpy 提供了一種存儲單一數據類型的多維數組——ndarray(下文統稱數組)
1、數組屬性：
ndarray（數組）是存儲單一數據類型的多維數組。
| 屬性 | 說明 |
| ndim | 返回 int。表示數組的維數 |
| shape | 返回 tuple。表示數組的尺寸，對於 n 行 m 列的矩陣，形狀爲(n,m) |
| size | 返回 int。表示數組的元素總數，等於數組形狀的乘積 |
| dtype | 返回 data-type。描述數組中元素的類型 |
| itemsize | 返回 int。表示數組的每個元素的大小（以字節爲單位） |
2、數組創建(創建一維或多維數組)
numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order=‘K’,subok=False,ndmin=0)
| 參數名稱 | 說明 |
| object | 接收 array。表示想要創建的數組。無默認 |
| dtype | 接收 data-type。表示數組所需的數據類型。如果未給定，則選擇 保存對象所需的最小類型。默認爲 None |
| ndmin | 接收 int。指定生成數組應該具有的最小維數。默認爲 None |
數組的創建
(1)一維數組的創建
import numpy as np
arr1 = np.array([1,2,3,4])
print(arr1)
# 結果: [1 2 3 4]
print(type(arr1))
# 結果: <class 'numpy.ndarray'>
(2)二維數組的創建
import numpy as np
arr2 = np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,6],[7,8,9,10]])
print(arr2)
# 結果:
# [[ 1 2 3 4]
# [ 4 5 6 6]
# [ 7 8 9 10]]
print(type(arr2))
# 結果: <class 'numpy.ndarray'>
(3)數組的屬性
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,6],[7,8,9,10]])
print('數組結構:',arr.shape)
print('數組元素個數:',arr.size)
print('數組元素類型:',arr.dtype)
print('數組維度:',arr.ndim)
print('數組元素大小:',arr.itemsize)
# 結果:
# 數組結構: (3, 4) # 3行4列
# 數組元素個數: 12
# 數組元素類型: int32
# 數組維度: 2 # 二維數組
# 數組元素大小: 4
(4)重設數據結構
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,6],[7,8,9,10]]) # 原本3行4列
print(arr)
# 結果:
# [[ 1 2 3 4]
# [ 4 5 6 6]
# [ 7 8 9 10]]
arr.shape = 4,3 # 重設爲4行3列
print('重設arr2數據結構後:',arr)
# 重設arr2數據結構後:
# [[ 1 2 3]
# [ 4 4 5]
# [ 6 6 7]
# [ 8 9 10]]
numpy中自動生成數組的函數
(1)arange()函數的表達式
格式: arange(起始值,結束值,步長) 注意: 不包含結束值
import numpy as np
print(np.arange(1,10,1))
# 結果: [1 2 3 4 5 6 7 8 9]
range與arange的區別:
range( )函數只能創建int型list,如果步長不是整數,是小數,則會出現錯誤
arange()可以使用float型數據
import numpy as np
arr = np.arange(0,1,0.1) # arange()可以使用float型數據
print(arr)
# 結果: [ 0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]
arr2 = list(range(1,10,1))
print(arr2)
# 結果: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
arr3 = list(range(1,10,0.1)) # 如果步長是float類型,則會報錯
print(arr3)
# 結果: ypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer
(2)等差數列: linspace(起始值,結束值,元素個數)
import numpy as np
arr = np.linspace(1,10,10)
print(arr)
# 結果: [ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]
(3)等比數列: logspace(起始值10^a,結束值10^b,元素個數),底數默認爲10
import numpy as np
arr = np.logspace(1,2,5)
print(arr)
# 結果: [ 10. 17.7827941 31.6227766 56.23413252 100. ]
(4)全0數組
import numpy as np
arr = np.zeros((2,3)) # 2行3列
print(arr)
# 結果:
# [[ 0. 0. 0.]
# [ 0. 0. 0.]]
(5)全1數組
import numpy as np
arr = np.ones((2,3)) # 2行3列
print(arr)
# 結果:
# [[ 1. 1. 1.]
# [ 1. 1. 1.]]
(6)單位數組
import numpy as np
arr = np.eye(3) # 3行3列
print(arr)
# 結果:
# [[ 1. 0. 0.]
# [ 0. 1. 0.]
# [ 0. 0. 1.]]
(7)對角數組: diag,一定是方陣
import numpy as np
arr = np.diag([1,2,3,4])
print(arr)
# 結果:
# [[1 0 0 0]
# [0 2 0 0]
# [0 0 3 0]
# [0 0 0 4]]
生成隨機數
(1)0~1的一維數組: np.random.random
import numpy as np
arr = np.random.random(10) # 隨機取10個
print(arr)
# 結果:
# [ 0.51801865 0.5746457 0.29800094 0.81485959 0.54768688 0.40696099
# 0.94247636 0.74356589 0.95578567 0.79127131]
(2)均勻分佈: np.random.rand
以給定的形狀創建一個數組，並在數組中加入在[0,1)之間均勻分佈的隨機樣本
import numpy as np
arr = np.random.rand(4,3)
print(arr)
# 結果:
# [[ 0.80227604 0.88811862 0.41145791]
# [ 0.7945255 0.47529523 0.67895032]
# [ 0.34225024 0.82894344 0.03426757]
# [ 0.793489 0.00724797 0.58662593]]
arr2 = np.random.rand(2)
print(arr2)
# 結果: [ 0.23103931 0.66302526]
(3)正態分佈: np.random.randn
通過本函數可以返回一個或一組服從標準正態分佈的隨機樣本值,標準正態分佈是以0爲均數、以1爲標準差的正態分佈，記爲N(0，1)
import numpy as np
arr = np.random.randn(4,3)
print(arr)
# 結果例如:
# [[ 0.04315637 -0.45477833 -0.27857073]
# [-1.91932412 0.7338659 0.2525201 ]
# [ 0.18677151 0.84322074 1.65225377]
# [ 0.28711352 -0.79008218 0.72578138]]
arr2 = np.random.randn(3)
print(arr2)
# 結果例如: [-0.78690609 0.56418809 -1.64700147]
(4)隨機整數: np.random.randint(最小值,最大值,size=[行,列])
import numpy as np
arr = np.random.randint(2,10,size=[2,5])
print(arr)
# 結果:
# [[6 8 5 9 7]
# [8 2 7 8 5]]