Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 課件 第8章 numpy

第8章

Numpy《Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》NumPy NumPy是Python的開(kāi)源數(shù)字?jǐn)U展，定義了數(shù)值數(shù)組和矩陣類型以及基本運(yùn)算的語(yǔ)言擴(kuò)展，用于矩陣數(shù)據(jù)、矢量處理等。 Numpy的官方網(wǎng)址/NumPyndarray屬性名含義ndarray.ndim數(shù)組的軸（維度）的數(shù)量ndarray.shape數(shù)組的維度。為一個(gè)整數(shù)元組，表示每個(gè)維度上的大小。對(duì)于一個(gè)n行m列的矩陣來(lái)說(shuō)，shape就是（n，m）。shape元組的長(zhǎng)度就是秩（或者維度的數(shù)量）ndim。ndarray.size數(shù)組的元素的總個(gè)數(shù)。這等于shape元素的乘積。ndarray.dtype用來(lái)描述數(shù)組中元素類型的對(duì)象。ndarray.itermsize數(shù)組的每個(gè)元素的字節(jié)大小。例如，一個(gè)類型為float64的元素的數(shù)組itemsize為8。ndarray.data該緩沖區(qū)包含了數(shù)組的實(shí)際元素。python提供array模塊，但是array不支持多維，也沒(méi)有各種運(yùn)算函數(shù)，不適合做數(shù)值運(yùn)算。

而numpy提供的同質(zhì)多維數(shù)組ndarray正好彌補(bǔ)以上不足。創(chuàng)建數(shù)組ArrayArangeLinspacelogspace1.array創(chuàng)建數(shù)組importnumpyasnp#引入numpy庫(kù)a=np.array([[1,5],[4,5,7]])#創(chuàng)建數(shù)組，將元組或列表作為參數(shù)a5=np.array(([1,5,3,4,5],[6,7,8,9,5]))#創(chuàng)建二維的narray對(duì)象print(type(a))#a的類型是數(shù)組print(type(a5))print(a)print(a5)2.arange函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組importnumpyasnpa=np.arange(15)#利用arange函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組print(a)a5=np.arange(1,5,0.1)#arang函數(shù)和range函數(shù)print(a5)3.linspace用于創(chuàng)建指定數(shù)量等間隔的序列，實(shí)際生成一個(gè)等差數(shù)列importnumpyasnpa=np.linspace(0,1,15)#從0開(kāi)始到1結(jié)束，共15個(gè)數(shù)的等差數(shù)列print(a)4.logspace用于生成等比數(shù)列importnumpyasnpa=np.logspace(0,5,5)#生成首位是10的0次方，末位是10的5次方，含5個(gè)數(shù)的等比數(shù)列print(a)查看數(shù)組importnumpyasnp#引入numpy庫(kù)a=np.array([[1,5],[4,5,7],3])#創(chuàng)建數(shù)組，將元組或列表作為參數(shù)a5=np.array(([1,5,3,4,5],[6,7,8,9,5]))#創(chuàng)建二維的narray對(duì)象print(type(a))#a的類型是數(shù)組print(a)print(a5)print(a.dtype)#查看a數(shù)組中每個(gè)元素的類型print(a6.dtype)#查看a5數(shù)組中每個(gè)元素的類型查看數(shù)組importnumpyasnp#引入numpy庫(kù)a=np.array([[1,5],[4,5,7],3])a5=np.array(([1,5,3,4,5],[6,7,8,9,5]))#創(chuàng)建二維narrayprint(a.shape)#查看數(shù)組的行列，3行print(a6.shape)#查看數(shù)組的行列，返回5行5列print(a.shape[0])#查看a的行數(shù)print(a6.shape[1])#查看a5的列數(shù)print(a.ndim)#獲取數(shù)組的維數(shù)print(a6.ndim)print(a6.T)#簡(jiǎn)單轉(zhuǎn)置矩陣ndarray索引和切片importnumpyasnpa=np.array([[1,5,3,4,5],[6,7,8,9,5]])print(a)print(a[:])#選取全部元素print(a[1])#選取行為1的全部元素print(a[0:1])#截取[0,1)的元素print(a[1,5:5])#截取第二行第[5,5）的元素[895]print(a[1,:])#截取第二行,返回[67895]print(a[1,5])#截取行號(hào)為一，列號(hào)為5的元素8print(a[1][5])線性代數(shù)

函

數(shù)z說(shuō)明函

數(shù)說(shuō)

明np.zeros生成零矩陣np.ones生成所有元素為1的矩陣np.eye生成單位矩陣np.transpose矩陣轉(zhuǎn)置np.dot計(jì)算兩個(gè)數(shù)組的點(diǎn)積np.inner計(jì)算兩個(gè)數(shù)組的內(nèi)積np.diag矩陣主對(duì)角線與一維數(shù)組間轉(zhuǎn)換np.trace矩陣主對(duì)角線元素的和np.linalg.det計(jì)算矩陣行列式np.linalg.eig計(jì)算特征根與特征向量np.linalg.eigvals計(jì)算方陣特征根np.linalg.inv計(jì)算方陣的逆np.linalg.pinv計(jì)算方陣的Moore-Penrose偽逆np.linalg.solve計(jì)算Ax=b線性方程組解np.linalg.lstsq計(jì)算Ax=b的最小二乘解np.linalg.qr計(jì)算QR分解np.linalg.svd計(jì)算奇異值分解np.linalg.norm計(jì)算向量或矩陣的范數(shù)四則運(yùn)算importnumpyasnpimportnumpy.linalgaslg#求矩陣的逆需要先導(dǎo)入numpy.linalga1=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[5,4,5]])a5=np.array([[1,5,4],[3,4,7],[7,5,6]])print(a1+a5)#相加print(a1-a5)#相減print(a1/a5)#對(duì)應(yīng)元素相除，如果都是整數(shù)則取商print(a1%a5)#對(duì)應(yīng)元素相除后取余數(shù)print(a1**5)#矩陣每個(gè)元素都取n次方矩陣運(yùn)算importnumpyasnpimportnumpy.linalgaslg#求矩陣的逆需要先導(dǎo)入numpy.linalga1=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[5,4,5]])a5=np.array([[1,5,4],[3,4,7],[7,5,6]])print(a1.dot(a5))#點(diǎn)乘滿足：第一個(gè)矩陣的列數(shù)等于第二個(gè)矩陣的行數(shù)print(a1.transpose())#轉(zhuǎn)置等價(jià)于print(a1.T)print(lg.inv(a1))#用linalg的inv函數(shù)來(lái)求逆特征根和特征向量importnumpyasnparr=np.array([[1,2,5],[3,6,7],[4,2,9]])print('計(jì)算3×3方陣的特征根和特征向量：\n',arr)print('求解結(jié)果為：\n',np.linalg.eig(arr))多元一次方程組importnumpyasnp#多元線性方程組a=np.array([[1,3,5],[2,5,-1],[2,4,7]])b=np.array([10,6,4])x=np.linalg.solve(a,b)print(x)統(tǒng)計(jì)量

函

數(shù)說(shuō)明函

數(shù)說(shuō)

明min(arr,axis)最小值cumsum(arr,axis)軸方向計(jì)算累計(jì)和max(arr,axis)最大值cumprod(arr,axis)軸方向計(jì)算累計(jì)乘積mean(arr,axis)平均值argmin(arr,axis)軸方向最小值所在的位置median(arr,axis)中位數(shù)argmax(arr,axis)軸方向最大值所在的位置sum(arr,axis)和corrcoef(arr)計(jì)算皮爾遜相關(guān)系數(shù)std(arr,axis)標(biāo)準(zhǔn)差cov(arr)計(jì)算協(xié)方差矩陣var(arr,axis)方差

平均值importnumpyasnpX=np.array([160,165,157,122,159,126,160,162,121])#方法1：num=len(X)sum=sum(X)mean=sum/numprint(mean)#方法2：mean=np.mean(X)print(mean)最值importnumpyasnpX=np.array([160,165,157,122,159,126,160,162,121])MIN=np.min(X)MAX=np.max(X)print(MIN)print(MAX)中位數(shù)importnumpyasnpX=np.array([160,165,157,122,159,126,160,162,121])median=np.median(X)print(median)極差importnumpyasnpa=np.array([[3,2,5],[7,4,3],[2,4,9]])print('數(shù)組是：',a)print('調(diào)用ptp()函數(shù)：',np.ptp(a))print('沿軸1調(diào)用ptp()函數(shù)：',np.ptp(a,a