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Numpy学习笔记

科学计算库(Numpy)

通常数据都能转换成矩阵,行就是每一条样本数据,列就是每个字段的特征,Numpy在矩阵运算上非常高效,可以快速处理数据并进行数据计算。

Numpy基本操作

先导入

import numpy as np

array数组

ndarray是Numpy中的底层数据类型,是后续矩阵操作的基本对象。

如图可实现将数组各个元素值+1操作

image-20230729105056131

数组相加,相乘操作

image-20230729105451326

输出结果表示当前数组是一维的,其中有5个元素

image-20230729105608673

array()中传入二维数组

image-20230729105918842

使用ndarray数组时,需要注意数组中所有元素必须是同一类型,如果不是会自动向下进行转换(int→float→str)。

image-20230729110621059

数组属性操作

image-20230729111643177

常见的数据类型有整型、浮点型、字符串,机器学习中float更通用一些。

索引与切片

Numpy中,索引、切片用法与Python用法基本一致

image-20230729113055315

[1:3]左开右闭,索引从0开始。

[-2:0]表示从倒数第二个开始取到最后。

矩阵格式(多维的形式)

赋值

image-20230729114332806

数值索引

image-20230729114528413

image-20230729114643114

bool索引

image-20230729161414957

image-20230729162726242

image-20230729162925273

image-20230729163814732

数据类型与数值计算

在操作与计算数据之前一定弄清楚数据的类型,使用不同的工具包函数时最好先查阅其API文档,将数据处理成该函数所需要的格式,以免计算过程出现各种错误。

数据类型

image-20230729165357448

复制与赋值

数组中 ===== 是引用操作,使地址相同

image-20230729165923994

要想复制一个数组需要这样

image-20230729170606198

数值运算

image-20230729171523611

Numpy除了求和还有别的一些计算操作:

image-20230730091002011

image-20230730091030272

image-20230730091043322

image-20230730091142765

image-20230730091526985

矩阵乘法

主要两种计算方式:

  • 一种按对应位置元素进行相乘
  • 另一种是在数组中进行矩阵乘法

image-20230730093146646

矩阵乘法对应维度必须相同

image-20230730093511511

使用函数功能时,要注意是否符合预期,在进行计算时,先用实例数据样本进行操作,确认无误再执行大规模操作。

常用功能模块

排序操作

image-20230730094225338

数组形状操作

对数组操作时,为了满足格式和计算要求通常会改变其形状:

image-20230730095051430

image-20230730095555123

数组的拼接

两份数据组合,需要拼接操作:

image-20230730102234672

image-20230730102724242

创建数组函数

image-20230730103323962

image-20230730103558415

随机模块

image-20230730110029341

image-20230730110040099

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