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NumPy进阶(二)

2. NumPy进阶(二)

2.1 Numpy数组操作

2.1.1 添加元素

numpy.append 函数在数组的末尾添加值。 追加操作会分配整个数组,并把原来的数组复制到新数组中
注意:

  1. 插入的维度要保证所有数组的长度是相同的
  2. 如果没有指定轴,数组会被扁平处理

在这里插入图片描述

  • ndarray中 append使用方法
np.append(arr, 8) # 数组app使用方法 
""" 结果
array([1, 2, 3, 4, 5, 8])
"""
arr2 = np.random.randint(0, 10, size=(4,3))
arr2
""" 结果
array([[3, 8, 3],[1, 4, 8],[6, 9, 9],[5, 5, 2]])
"""np.append(arr2, [[1,2,3]], axis=0) # 添加一行
""" 结果
array([[3, 8, 3],[1, 4, 8],[6, 9, 9],[5, 5, 2],[1, 2, 3]])
"""data = np.ones(shape=(4,1))
display(data)
""" 结果
array([[1.],[1.],[1.],[1.]])
"""display(arr2)
"""
array([[3, 8, 3],[1, 4, 8],[6, 9, 9],[5, 5, 2]])
"""
np.append(arr2, data, axis=1) # 添加一列
"""
array([[3., 8., 3., 1.],[1., 4., 8., 1.],[6., 9., 9., 1.],[5., 5., 2., 1.]])
"""

2.1.2 插入元素

numpy.insert 函数在给定索引之前,沿给定轴在输入数组中插入值

如果未提供轴,则输入数组会被展开
在这里插入图片描述

2.1.3 删除元素

numpy.delete 函数返回从输入数组中删除指定子数组的新数组。

如果未提供轴参数,则输入数组将展开。
在这里插入图片描述

2.1.4 reshape

numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状,格式如下: numpy.reshape(arr, newshape, order=‘C’)

- arr:要修改形状的数组
- newshape:整数或者整数数组,新的形状应当兼容原有形状
- order:'C' -- 按行,'F' -- 按列,'A' -- 原顺序,'k' -- 元素在内存中的出现顺序。

在这里插入图片描述

2.1.5. 数组迭代器

numpy.ndarray.flat
for循环与 flat 对比,有下例可见多维数组使用for繁琐,flat更为简洁
在这里插入图片描述

2.1.6. 数组扁平处理

numpy.ndarray.flatten() 返回一份展开的数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组

numpy.ravel() 展平的数组元素,返回一个展开的数组引用,修改会影响原始数组。

2.1.7. 数组翻转

numpy.transpose 对换数组的维度
在这里插入图片描述

2.2 数学函数

2.2.1 三角函数

np.sin(), np.cos(), np.tan()

接收的参数是弧度,不是角度
在这里插入图片描述

1.2.2. 舍入函数

numpy.around()

a: 数组
decimals: 舍入的小数位数。 默认值为0。 如果为负,整数将四舍五入到小数点左侧的位置

在这里插入图片描述

2.3. 算数函数

加减乘除: add(),subtract(),multiply() 和 divide()

numpy.power() 幂运算,可以做开方运算

numpy.mode() 求余运算

np.log() 自然底数的对数 np.log2(), np.log10()

2.4. Numpy 查找和排序

2.4.1. 查找索引

numpy.argmax() 和 numpy.argmin() 分别是查找最大值索引位置, 最小值索引位置

1.4.2. 条件查找

numpy.where(condition) 函数返回输入数组中满足给定条件的元素的索引, 返回索引位置

  • condition 条件 条件表达式
    在这里插入图片描述

2.4.3. 快速排序

np.sort()与ndarray.sort()都可以,但有区别:

np.sort()不改变输入
ndarray.sort()本地处理,不占用空间,但改变输入
numpy.sort() 函数返回输入数组的排序副本

1.4.4. 索引排序

numpy.argsort() 函数返回的是数组值从小到大的索引值。
在这里插入图片描述

1.4.5. 部分排序

np.partition(a,k)

有的时候我们不是对全部数据感兴趣,我们可能只对最小或最大的一部分感兴趣。

当k为正时,我们想要得到最小的k个数
当k为负时,我们想要得到最大的k个数

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