python数据分析之numpy详细学习笔记_远方的星

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这篇文章是自己学习数据分析的第三篇了，正好写完了“数据分析三剑客”，因为本身也是初学者，所以知识点较为基础，希望能对你有所帮助。

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作者：远方的星
CSDN：https://blog.csdn.net/qq_44921056
本文仅用于交流学习，未经作者允许，禁止转载，更勿做其他用途，违者必究。

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一、学习前的准备

导入numpy库

import numpy as np

二、numpy原生数组的创建

1、np.array()

array()：创建一个数组

2、np.eye()

eye(N,M,K)：创建一个对角线为1的二维数组

N：为输出的行数
M：为输出的列数，默认与N相同
K：可以理解为数值为1的对角线的偏移量，k为正，则向右移动，为负，则向左移动

3、np.zeros()

• zeros()：创建一个用指定形状用0填充的数组。

zeros(shape, dtype=float, order=‘C’)

shape:形状，也就是几行几列的数组
dtype:可选参数，数据类型，默认numpy.float64
order:可选参数，c代表与c语言类似，行优先；F代表列优先

4、np.ones()

• ones()：将创建一个用指定形状用1填充的数组

与ones用法类似

5、np.arrange()

• arrange()：创建一具有有规律递增值的数组

arrange()内的常见参数有三种情况（也可以加dtype参数）：
1）一个参数时，参数值为终点，起点取默认值0，步长取默认值1。
2）两个参数时，第一个参数为起点，第二个参数为终点，步长取默认值1。
3）三个参数时，第一个参数为起点，第二个参数为终点，第三个参数为步长。其中步长支持小数。

6、np.linspace()

• linspace()：将创建具有指定数量元素的数组，并在指定的开始值和结束值之间平均间隔。

np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)此为默认值

1、将区间[start, stop]分成等间隔的num个数（包含start和stop两个数），并返回它们组成的数组；

2、若endpoint=False，就将区间[start, stop]分成等间隔的num+1个数，但返回的数组中不包括‘stop’项；

3、若retstep=True，返回值格式为 (数组部分, 间隔长度)，即在原有数组部分的基础上，加上间隔长度的数据；

4、 dtype决定输出数组的数据类型，若是未指定，则根据输入参数决定。

5、 axis在二维数组上面有着一定的作用

7、np.indices()

• indices():创建一组数组（堆积为一个更高的数组），每个维度一个，每个维度表示该维度中的变化。

示例：

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@Author  ：远方的星
@Time   : 2021/5/1 11:01
@CSDN    ：https://blog.csdn.net/qq_44921056
@腾讯云   ： https://cloud.tencent.com/developer/column/91164
"""
import numpy as np
print('---------------narry的例子--------------------')
print(np.array([5, 2.1, 'love', 'M']))
print('---------------eye默认情况--------------------')
print(np.eye(4))
print('---------------eye中参数M与N不一致------------')
print(np.eye(4, 3))
print('---------------eye中参数K为正数---------------')
print(np.eye(4, k=1))
print('---------------eye中参数K为负数---------------')
print(np.eye(4, k=-1))
print('---------------zeros中dtype取默认值-----------')
print(np.zeros((2, 3)))
print('---------------zeros中dtpye取int--------------')
print(np.zeros((2, 3), dtype=int))
print('---------------ones的一个小例子---------------')
print(np.ones((2, 3)))
print('---------------arrange不加入dtype参数---------')
print(np.arange(2, 10, 2))
print('---------------arrange加入dtype参数-----------')
print(np.arange(2, 10, 2, dtype=float))  # 这里更规范可以写成np.float
print('---------------linspace的例子-----------------')
print(np.linspace(start=1, stop=3, num=5, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0))
print('---------------linspace中参数endpoint=False---')
print(np.linspace(start=1, stop=3, num=5, endpoint=False, retstep=False, dtype=None, axis=0))
print('---------------linspace中参数retstep=True-----')
print(np.linspace(start=1, stop=3, num=5, endpoint=True, retstep=True, dtype=None, axis=0))
print('---------------linspace中dtype参数------------')
print(np.linspace(start=1, stop=3, num=5, endpoint=True, retstep=False, dtype=float, axis=0))
print('---------------indices的第一个例子------------')
print(np.indices((3, 4)))
print('---------------indices的第2个例子------------')
print(np.indices((6, 5), dtype=float))

输出：

---------------narry的例子--------------------
['5' '2.1' 'love' 'M']
---------------eye默认情况--------------------
[[1. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 1.]]
---------------eye中参数M与N不一致------------
[[1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]
 [0. 0. 0.]]
---------------eye中参数K为正数---------------
[[0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 1.]
 [0. 0. 0. 0.]]
---------------eye中参数K为负数---------------
[[0. 0. 0. 0.]
 [1. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0.]]
---------------zeros中dtype取默认值-----------
[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]
---------------zeros中dtpye取int--------------
[[0 0 0]
 [0 0 0]]
---------------ones的一个小例子---------------
[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]
---------------arrange不加入dtype参数---------
[2 4 6 8]
---------------arrange加入dtype参数-----------
[2. 4. 6. 8.]
---------------linspace的例子-----------------
[1.  1.5 2.  2.5 3. ]
---------------linspace中参数endpoint=False---
[1.  1.4 1.8 2.2 2.6]
---------------linspace中参数retstep=True-----
(array([1. , 1.5, 2. , 2.5, 3. ]), 0.5)
---------------linspace中dtype参数------------
[1.  1.5 2.  2.5 3. ]
---------------indices的第一个例子------------
[[[0 0 0 0]
  [1 1 1 1]
  [2 2 2 2]]

 [[0 1 2 3]
  [0 1 2 3]
  [0 1 2 3]]]
---------------indices的第2个例子------------
[[[0. 0. 0. 0. 0.]
  [1. 1. 1. 1. 1.]
  [2. 2. 2. 2. 2.]
  [3. 3. 3. 3. 3.]
  [4. 4. 4. 4. 4.]
  [5. 5. 5. 5. 5.]]

 [[0. 1. 2. 3. 4.]
  [0. 1. 2. 3. 4.]
  [0. 1. 2. 3. 4.]
  [0. 1. 2. 3. 4.]
  [0. 1. 2. 3. 4.]
  [0. 1. 2. 3. 4.]]]

三、一些操作

a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([5, 6, 7, 8])
c = np.eye(4)
d = np.array([False, True, True, False, True])
e = np.array([False, False, False, True, True])
print(a)
print(b)
print(c)
print(d)
print(e)

输出：

[1 2 3 4]  # a
[5 6 7 8]  # b
[[1. 0. 0. 0.]  # c
 [0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 1.]]
[False  True  True False  True]  # d
[False False False  True  True]  # e

注：以下操作以此为基础

1、获取数值、修改数值

print('--------读取a索引值为1的数值-------')
print(a[3])
print('--------读取c第二行的数值----------')
print(c[1])
print('--------读取c第三列的数值----------')
print(c[:, 2])
print('--------读取c第一行第一列的数值----')
print(c[0, 0])
print('--------修改c第一行第一列的数值----')
c[0, 0] = 2
print(c)

输出：

--------读取a索引值为1的数值-------
4
--------读取c第二行的数值----------
[0. 1. 0. 0.]
--------读取c第三列的数值----------
[0. 0. 1. 0.]
--------读取c第一行第一列的数值----
1.0
--------修改c第一行第一列的数值----
[[2. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 1.]]

2、查看维度、维度的长度、数组元素类型

print('-----------查看a和c的维度-------')
print(a.ndim)
print(c.ndim)
print('-----------查看a和c的各维度长度--')
# 第一个是行，第二个是列
print(a.shape)
print(c.shape)
print('-----------查看a、e数组元素类型--')
print(a.dtype)
print(d.dtype)

输出：

-----------查看a和c的维度-------
1
2
-----------查看a和c的各维度长度--
(4,)
(4, 4)
-----------查看数组元素类型------
int32
bool

3、四则运算及逻辑运算

print('-----------a与b相加------')
print(b+a)
print('-----------a与b相减------')
print(b-a)
print('-----------a与b相乘------')
print(b*a)
print('-----------a与b相除------')
print(b/a)
print('-----------d与e相与------')
print(np.logical_and(d, e))
print('-----------d与e相或------')
print(np.logical_or(d, e))
print('-----------d取非---------')
print(np.logical_not(d))
print('-----------d与e异或------')
print(np.logical_xor(d, e))

输出：

-----------a与b相加------
[ 6  8 10 12]
-----------a与b相减------
[4 4 4 4]
-----------a与b相乘------
[ 5 12 21 32]
-----------a与b相除------
[5.         3.         2.33333333 2.        ]
-----------d与e相与------
[False False False False  True]
-----------d与e相或------
[False  True  True  True  True]
-----------d与e非--------
[ True False False  True False]
-----------d与e异或------
[False  True  True  True False]

4、reshape：更改数组形状

# 将一行四列的数组改为两行两列的数组
print(a.reshape(2, 2))

输出：

[[1 2]
 [3 4]]

• 当reshape中的数字为负数时，则代表未指定具体要求，可用来只获得行或列

print('---------只获得列------')
print(a.reshape(-1, 1))
print('---------只获得行------')
print(a.reshape(1, -2))

输出：

---------只获得列------
[[1]
 [2]
 [3]
 [4]]
---------只获得行------
[[1 2 3 4]]

5、索引及其一些切片操作

首先，可以来认识一下索引，索引分为正索引和负索引，下面是一个数组，正负索引相对应的图解

基本切片语法是 i:j:k，其中 i 是起始索引，j 是停止索引，k 是步骤（k默认为1），且a[i,j]是可以理解为左闭右开的。

• ①以一维数组a为例

print('----------从索引值0到索引值1的结果------------')
print(a[0: 2])
print('----------从索引值0到索引值2的结果------------')
print(a[: 3])
print('----------从索引值0到索引值2增长的步长为2------')
print(a[0: 3: 2])
print('----------从索引值-1到索引值-2的结果-----------')
print(a[-1: -3])
print('----------从索引值1到索引值-2的结果------------')
print(a[1: -1])

输出：

----------从索引值0到索引值1的结果------------
[1 2]
----------从索引值0到索引值2的结果------------
[1 2 3]
----------从索引值0到索引值2增长的步长为2------
[1 3]
----------从索引值-1到索引值-2的结果-----------
[]
----------从索引值1到索引值-2的结果------------
[2 3]

注意： 有一个结果为空，所以，索引是不能以负索引为起始索引。

• ②以二维数组c为例

print('----------对应图中的红色区域部分-------------')
print(c[1, 2:4])
print('----------对应图中的蓝色区域部分-------------')
print(c[2:4, 0:2])
print('----------对应图中的绿色区域部分-------------')
print(c[0, :])

输出：

----------从索引值0到索引值1的结果------------
[0. 0.]
----------从索引值0到索引值1的结果------------
[[0. 0.]
 [0. 0.]]
----------从索引值0到索引值1的结果------------
[1. 0. 0. 0.]

四、参考：

官方文档
参考博文

五、Blogger’s speech

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