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Numpy基础数据结构
NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。其由两部分组成：
① 实际的数据
② 描述这些数据的元数据
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import numpy as np
import time
ar = np.array([1,2,3,4,5,6,7])
print(ar) # 输出数组，注意数组的格式：中括号，元素之间没有逗号（和列表区分）
print(ar.ndim) # 输出数组维度的个数（轴数），或者说“秩”，维度的数量也称rank
print(ar.shape) # 数组的维数，对于n行m列的数组，shape为（n，m）
print(ar.size) # 数组的元素总数，对于n行m列的数组，元素总数为n*m
print(ar.dtype) # 数组中元素的类型，类似type()
print(ar.itemsize) # 数组中每个元素的字节大小，int32类型字节为4，float64的字节为8
print(ar.data) # 包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素，所以通常不需要使用这个属性。
# 数组的基本属性
# ① 数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推
# ② 在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量：
# 比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组
# 所以一维数组就是NumPy中的轴（axes），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。
# 而轴的数量——秩，就是数组的维数。
print("==============创建数组===================")
# 创建数组：array()函数，括号内可以是列表、元祖、数组、生成器等
ar1 = np.array(range(10)) # 整型
ar2 = np.array([1,2,3.14,4,5,"hello"]) # 浮点型
ar3 = np.array([[1,2,3],('a','b','c')]) # 二维数组：嵌套序列（列表，元祖均可）
ar4 = np.array([[1,2,3],('a','b','c','d')]) # 注意嵌套序列数量不一样会怎么样
print(ar1,type(ar1),ar1.dtype)
print(ar2,type(ar2),ar2.dtype)
print(ar3,ar3.shape,ar3.ndim,ar3.size) # 二维数组，共6个元素
print(ar4,ar4.shape,ar4.ndim,ar4.size) # 一维数组，共2个元素
print("=======================arange()用法========================")
print(np.arange(10)) # 返回0-9，整型
print(np.arange(10.0)) # 返回0.0-9.0，浮点型
print(np.arange(5,12)) # 返回5-11
print(np.arange(5.0,12,2)) # 返回5.0-12.0，步长为2
print(np.arange(10000)) # 如果数组太大而无法打印，NumPy会自动跳过数组的中心部分，并只打印边角：
print("===============linspace()用法=================")
# 创建数组：linspace():返回在间隔[开始，停止]上计算的num个均匀间隔的样本。
ar1 = np.linspace(2.0, 3.0, num=5)
ar2 = np.linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=False)
ar3 = np.linspace(2.0, 3.0, num=5, retstep=True)
print(ar1,type(ar1))
print(ar2)
print(ar3,type(ar3))
# numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
# start：起始值，stop：结束值
# num：生成样本数，默认为50
# endpoint：如果为真，则停止是最后一个样本。否则，不包括在内。默认值为True。
# retstep：如果为真，返回（样本，步长），其中步长是样本之间的间距 → 输出为一个包含2个元素的元祖，
# 第一个元素为array，第二个为步长实际值
print("==============zeros()/zeros_like()/ones()/ones_like()用法=================")
ar1 = np.zeros(5)
ar2 = np.zeros((2,2), dtype = np.int)
print(ar1,ar1.dtype)
print(ar2,ar2.dtype)
print('-------------------------------------')
# numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C'):返回给定形状和类型的新数组，用零填充。
# shape：数组纬度，二维以上需要用()，且输入参数为整数
# dtype：数据类型，默认numpy.float64
# order：是否在存储器中以C或Fortran连续（按行或列方式）存储多维数据。
ar3 = np.array([list(range(5)),list(range(5,10))])
ar4 = np.zeros_like(ar3)
print(ar3)
print(ar4)
print('---------------------------------------')
# 返回具有与给定数组相同的形状和类型的零数组，这里ar4根据ar3的形状和dtype创建一个全0的数组
ar5 = np.ones(9)
ar6 = np.ones((2,3,4))
ar7 = np.ones_like(ar3)
print(ar5)
print(ar6)
print(ar7)
# ones()/ones_like()和zeros()/zeros_like()一样，只是填充为1
print("========eye()用法==============")
# 创建数组：eye()
print(np.eye(5))
print(np.eye(5).shape)
# 创建一个正方的N*N的单位矩阵，对角线值为1，其余为0
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ndarray的数据类型
bool 用一个字节存储的布尔类型（True或False）
intX 由所在平台决定其大小的整数（一般为int32或int64）
int8 一个字节大小，-128 至 127
int16 整数，-32768 至 32767
int32 整数，-2 ** 31 至 2 ** 32 -1
int64 整数，-2 ** 63 至 2 ** 63 - 1
uint8 无符号整数，0 至 255
uint16 无符号整数，0 至 65535
uint32 无符号整数，0 至 2 ** 32 - 1
uint64 无符号整数，0 至 2 ** 64 - 1
float16 半精度浮点数：16位，正负号1位，指数5位，精度10位
float32 单精度浮点数：32位，正负号1位，指数8位，精度23位
float64或float 双精度浮点数：64位，正负号1位，指数11位，精度52位
complex64 复数，分别用两个32位浮点数表示实部和虚部
complex128或complex 复数，分别用两个64位浮点数表示实部和虚部
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Numpy通用函数
基本操作
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print("=============.T/.reshape()/.resize()=================")
# 数组形状：.T/.reshape()/.resize()
ar1 = np.arange(10)
ar2 = np.ones((5,2))
print(ar1,'\n',ar1.T)
print(ar2,'\n',ar2.T)
print('------')
# .T方法：转置，例如原shape为(3,4)/(2,3,4)，转置结果为(4,3)/(4,3,2) → 所以一维数组转置后结果不变
print("-------------------------------------------")
ar3 = ar1.reshape(2,5) # 用法1：直接将已有数组改变形状
ar4 = np.zeros((4,6)).reshape(3,8) # 用法2：生成数组后直接改变形状
ar5 = np.reshape(np.arange(12),(3,4)) # 用法3：参数内添加数组，目标形状
print(ar1,'\n',ar3)
print(ar4)
print(ar5)
print('-------------------------------------------')
# numpy.reshape(a, newshape, order='C')：为数组提供新形状，而不更改其数据，所以元素数量需要一致！！
print(np.arange(5))
ar6 = np.resize(np.arange(5),(3,4))#不必要求元素数量必须一致！！
print(ar6)
# numpy.resize(a, new_shape)：返回具有指定形状的新数组，如有必要可重复填充所需数量的元素。
# 注意了：.T/.reshape()/.resize()都是生成新的数组！！！
print("==============shu数组复制===================")
ar1 = np.arange(10)
ar2 = ar1
print(ar2 is ar1)
ar1[2] = 9
print(ar1,ar2)
# 回忆python的赋值逻辑：指向内存中生成的一个值 → 这里ar1和ar2指向同一个值，所以ar1改变，ar2一起改变
ar3 = ar1.copy()
print(ar3 is ar1)
ar1[0] = 9
print(ar1,ar3)
# copy方法生成数组及其数据的完整拷贝
# 再次提醒：.T/.reshape()/.resize()都是生成新的数组！！！
print("===========.astype()用法===============")
ar1 = np.arange(10,dtype=float)
print(ar1,ar1.dtype)
print('---------------------------------------')
# 可以在参数位置设置数组类型
ar2 = ar1.astype(np.int32)
print(ar2,ar2.dtype)
print(ar1,ar1.dtype)
# a.astype()：转换数组类型
# 注意：养成好习惯，数组类型用np.int32，而不是直接int32
print("=================数组堆叠=================")
ar1 = np.array(range(10)) # 整型
a = np.arange(5) # a为一维数组，5个元素
b = np.arange(5,9) # b为一维数组,4个元素
ar1 = np.hstack((a,b)) # 注意:((a,b))，这里形状可以不一样
print(a,a.shape)
print(b,b.shape)
print(ar1,ar1.shape)
print("----------------------------------------")
a = np.array([[1],[2],[3]]) # a为二维数组，3行1列
b = np.array([['a'],['b'],['c']]) # b为二维数组，3行1列
ar2 = np.hstack((a,b)) # 注意:((a,b))，这里形状必须一样
print(a,a.shape,a.ndim)
print(b,b.shape,b.ndim)
print(ar2,ar2.shape)
print('-----------------------------------------')
# numpy.hstack(tup)：水平（按列顺序）堆叠数组
a = np.arange(5)
b = np.arange(5,10)
ar1 = np.vstack((a,b))
print(a,a.shape)
print(b,b.shape)
print(ar1,ar1.shape)
a = np.array([[1],[2],[3]])
b = np.array([['a'],['b'],['c'],['d']])
ar2 = np.vstack((a,b)) # 这里形状可以不一样
print(a,a.shape)
print(b,b.shape)
print(ar2,ar2.shape)
print('-------------------------------------')
# numpy.vstack(tup)：垂直（按列顺序）堆叠数组
a = np.arange(5)
b = np.arange(5,10)
ar1 = np.stack((a,b))
ar2 = np.stack((a,b),axis = 1)
print(a,a.shape)
print(b,b.shape)
print(ar1,ar1.shape)
print(ar2,ar2.shape)
# numpy.stack(arrays, axis=0)：沿着新轴连接数组的序列，形状必须一样！
# 重点解释axis参数的意思，假设两个数组[1 2 3]和[4 5 6]，shape均为(3,0)
# axis=0：[[1 2 3] [4 5 6]]，shape为(2,3)
# axis=1：[[1 4] [2 5] [3 6]]，shape为(3,2) 每个矩阵的每一行进行堆叠，放在一个矩阵里
print("============数组拆分==============")
ar = np.arange(16).reshape(4,4)
ar1 = np.hsplit(ar,2)
print(ar)
print(ar1,type(ar1))
# numpy.hsplit(ary, indices_or_sections)：将数组水平（逐列）拆分为多个子数组 → 按列拆分
# 输出结果为列表，列表中元素为数组
ar2 = np.vsplit(ar,4)
print(ar2,type(ar2))
# numpy.vsplit(ary, indices_or_sections)：:将数组垂直（行方向）拆分为多个子数组 → 按行拆
print("===========数组简单运算===============")
# 数组简单运算
ar = np.arange(6).reshape(2,3)
print(ar + 10) # 加法
print(ar * 2) # 乘法
print(1 / (ar+1)) # 除法
print(ar ** 0.5) # 幂
# 与标量的运算
print(ar.mean()) # 求平均值
print(ar.max()) # 求最大值
print(ar.min()) # 求最小值
print(ar.std()) # 求标准差
print(ar.var()) # 求方差
print(ar.sum(), np.sum(ar,axis = 0)) # 求和，np.sum() → axis为0，按列求和；axis为1，按行求和
print(np.sort(np.array([1,4,3,2,5,6]))) # 排序
# 常用函数
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print("===================Numpy索引以及切片=================")
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Numpy索引及切片
核心：基本索引及切片 / 布尔型索引及切片
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# 基本索引及切片
# 一维数组索引及切片
ar = np.arange(20)
print(ar)
print(ar[4])
print(ar[3:6])
print('---------------------------------------')
# 二维数组索引及切片
ar = np.arange(16).reshape(4,4)
print(ar, '数组轴数为%i' %ar.ndim) # 4*4的数组
print(ar[2], '数组轴数为%i' %ar[2].ndim) # 切片为下一维度的一个元素，所以是一维数组
print(ar[2][1]) # 二次索引，得到一维数组中的一个值
print(ar[1:3], '数组轴数为%i' %ar[1:3].ndim) # 切片为两个一维数组组成的二维数组
print(ar[2,2]) # 切片数组中的第三行第三列 → 10
print(ar[:2,1:]) # 切片数组中的1,2行、2,3,4列 → 二维数组
print('-----------------------------------------------')
# **三维数组索引及切片
ar = np.arange(8).reshape(2,2,2)
print(ar, '数组轴数为%i' %ar.ndim) # 2*2*2的数组
print(ar[0], '数组轴数为%i' %ar[0].ndim) # 三维数组的下一个维度的第一个元素 → 一个二维数组
print(ar[0][0], '数组轴数为%i' %ar[0][0].ndim) # 三维数组的下一个维度的第一个元素下的第一个元素 → 一个一维数组
print(ar[0][0][1], '数组轴数为%i' %ar[0][0][1].ndim)
print("===========尔型索引及切片=============")
# 布尔型索引及切片
ar = np.arange(12).reshape(3,4)
i = np.array([True,False,True])
j = np.array([True,True,False,False])
print(ar)
print(i)
print(j)
print(ar[i,:],"=====") # 在第一维度做判断，只保留True，这里第一维度就是行，ar[i,:] = ar[i]（简单书写格式）
print(ar[:,j],"*****") # 在第二维度做判断，这里如果ar[:,i]会有警告，因为i是3个元素，而ar在列上有4个
# 布尔型索引：以布尔型的矩阵去做筛选
m = ar > 5
print(m) # 这里m是一个判断矩阵
print(ar[m]) # 用m判断矩阵去筛选ar数组中>5的元素 → 重点！后面的pandas判断方式原理就来自此处
print("======数组索引及切片的值更改、复制=======")
# 数组索引及切片的值更改、复制
ar = np.arange(10)
print(ar)
ar[5] = 100
ar[7:9] = 200
print(ar)
# 一个标量赋值给一个索引/切片时，会自动改变/传播原始数组
ar = np.arange(10)
b = ar.copy()
b[7:9] = 200
print(ar)
print(b)
# 复制
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print("==============Numpy随机数==============")
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Numpy随机数
numpy.random包含多种概率分布的随机样本，是数据分析辅助的重点工具之一
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# 随机数生成
# 生成一个标准正太分布的4*4样本值
samples = np.random.normal(size=(4,4))
print(samples)
# numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)：生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组 —— 均匀分布
import matplotlib.pyplot as plt # 导入matplotlib模块，用于图表辅助分析
#% matplotlib inline
# 魔法函数，每次运行自动生成图表
a = np.random.rand()
print(a,type(a)) # 生成一个随机浮点数
b = np.random.rand(4)
print(b,type(b)) # 生成形状为4的一维数组
c = np.random.rand(2,3)
print(c,type(c)) # 生成形状为2*3的二维数组，注意这里不是((2,3))
samples1 = np.random.rand(1000)
samples2 = np.random.rand(1000)
plt.scatter(samples1,samples2)
#plt.show()
# 生成1000个均匀分布的样本值
print("------------------------------")
# numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)：生成一个浮点数或N维浮点数组 —— 正态分布
samples1 = np.random.randn(1000)
samples2 = np.random.randn(1000)
plt.scatter(samples1,samples2)
##plt.show()
# randn和rand的参数用法一样
# 生成1000个正太的样本值
print("-------------------------")
# numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')：生成一个整数或N维整数数组
# 若high不为None时，取[low,high)之间随机整数，否则取值[0,low)之间随机整数，且high必须大于low
# dtype参数：只能是int类型
print(np.random.randint(2))
# low=2：生成1个[0,2)之间随机整数
print(np.random.randint(2,size=5))
# low=2,size=5 ：生成5个[0,2)之间随机整数
print(np.random.randint(2,6,size=5))
# low=2,high=6,size=5：生成5个[2,6)之间随机整数
print(np.random.randint(2,size=(2,3)))
# low=2,size=(2,3)：生成一个2x3整数数组,取数范围：[0,2)随机整数
print(np.random.randint(2,6,(2,3)))
# low=2,high=6,size=(2,3)：生成一个2*3整数数组,取值范围：[2,6)随机整数
######## 本节课有作业，请查看 “课程作业.docx” ########
print("===========Numpy数据的输入输出==============")
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Numpy数据的输入输出
numpy读取/写入数组数据、文本数据
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# 存储数组数据 .npy文件
import os
os.chdir(r'C:\Users\cf\Desktop')
ar = np.random.rand(5,5)
print(ar)
# np.save('arraydata.npy', ar)
# # 也可以直接 np.save('C:/Users/Hjx/Desktop/arraydata.npy', ar)
# # 读取数组数据 .npy文件
# ar_load =np.load('arraydata.npy')
# print(ar_load)
# # 也可以直接 np.load('C:/Users/Hjx/Desktop/arraydata.npy')
# # 存储/读取文本文件
# ar = np.random.rand(5,5)
# np.savetxt('array.txt',ar, delimiter=',')
# # np.savetxt(fname, X, fmt='%.18e', delimiter=' ', newline='\n', header='', footer='', comments='# ')：存储为文本txt文件
# ar_loadtxt = np.loadtxt('array.txt', delimiter=',')
# print(ar_loadtxt)
# np.loadtxt('C:/Users/Hjx/Desktop/array.txt')
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#eye()/diag()
print(np.eye(3))
print(np.diag([1,2,3,4]))
#数组数据类型转换
print(np.float(42))
print(np.int32(42.0))
print(np.bool(42))
print(np.bool(0))
print(np.float(True))
print(np.float(False))
#展平数组ravel()/flatten() 区别：flatten()可以选择纵向还是横向展平数组
ar = np.arange(12).reshape(3,4)
print(ar)
print(ar.ravel())
print(ar.flatten())#横向展平
print(ar.flatten('F'))#纵向展平
print("--------------------------------")
#concatenate()函数组合数组
ar1 = np.arange(12).reshape(3,4)
print(ar1)
ar2 = ar1*3
print(ar2)
print(np.concatenate((ar1, ar2), axis = 1))#横向组合
print(np.concatenate((ar1, ar2), axis = 0))#纵向组合
print("------------------------------------")
#split分割数组
ar = np.arange(16).reshape(4,4)
print(ar)
print(np.hsplit(ar, 2))#横向分割
print(np.vsplit(ar, 2))#纵向分割
print(np.split(ar, 2, axis=1))#横向分割
print(np.split(ar, 2, axis=0))#纵向分割
print("===============创建矩阵=======================")
matr1 = np.mat("1 2 3;4 5 6;7 8 9")
print(matr1)
matr2 = np.matrix([[1,2,3], [4,5,6],[7,8,9]])
print(matr2)
print("========bmat(分块矩阵)函数创建矩阵===========")
ar1 = np.eye(3)
print(ar1)
ar2 = ar1 * 3
print(ar2)
print(np.bmat('ar1 ar2; ar1 ar2'))
print("================矩阵运算===============")
mat1 = np.mat("1 2 3;4 5 6;7 8 9")
print(mat1)
mat2 = mat1 * 3#数乘法
print(mat2)
print(mat1 + mat2)#加法
print(mat1 - mat2)#减法
print(mat1*mat2)#矩阵相乘
print(np.multiply(matr1, mat2))#矩阵对应元素相乘
print(mat1)
print(mat1.T)#转置
print(mat1.H)#共轭转置
print(mat1.I)#逆矩矩阵
print("==================广播=================")
# 1.首先检查两个矩阵维数是否相同，若不同，对维数少的补一。
# 2.经过第三步，可以认为输入的两个数组各维的数要么相等要么等于1。对于等于1的维度开始复制增补。
ar1 = np.arange(2).reshape(2,1)
ar2 = np.arange(96).reshape(8,4,3)
print(ar1,ar1.shape,ar1.ndim)
print(ar2,ar2.shape,ar2.ndim)
print(ar1 + ar2,'---------------------')
