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Python从入门到进阶教程一:初识Numpy

XAMPP案例 admin 14浏览 0评论

Numpy是Python中较为常用的模块,今天我们就从Numpy的基础应用讲起,非常适合0基础的小白哦,python系列的基础课程也会持续更新。

首先,我们在运用某个模块之前需要先导入这个模块。

import numpy
numpy.__version__

详解Python列表List

创建一个数值型的列表

L = list(range(10))
L
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
type(L[0])# int

创建一个字符串列表

L2 = [str(c) for c in L]
L2
# ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
# 查看数据类型
type(L2[0])
# str

创建一个异构列表

什么是异构列表?因为Python动态类型特征,所以list里面的元素可以是不同类型,如下所示

L3 = [True, "2", 3.0, 4]
[type(item) for item in L3]
# [bool, str, float, int]

那么这个动态的列表和固定类型的Numpy数组之间的区别是什么呢?请看下图,数组基本上包括一个指向连续数据块的指针;而列表包含一个指向指针块的指针,其中每一个指针对应一个完整的Python对象,因此列表可以用不同的数据类型进行填充。

怎么去理解上面这些专业术语呢?换句话来说,就是Array数组整个数据块共用一个指针,而List每一个元素都有一个指针,所以List具有多元动态性!

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Python中的数组Array的数据类型介绍

首先,我们先来了解下Python中Numpy的标准数据类型,如下表所示,包括了整型,浮点型,布尔值等多种类型,可以根据自己的需求选择相应的数据类型。

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运用Numpy模块创建简单的Array

Python中内置的数组(array)模块可用于创建统一类型的密集数组,代码里的‘i’是一个动态类型码,表示数据为整型。

import array
L = list(range(10))
A = array.array('i', L)
A
# output array('i', [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
另外,我们可以给Python的模块取个别名,方便我们之后调用,如下代码示例。
import numpy as np
# 创建一个integer类型的数组:
np.array([1, 4, 2, 5, 3])
Python中的Numpy模块不同于List,其要求数组必须是同一类型的数据,如果数据类型不匹配,Numpy会向上转换,详细情况请看如下示例。
np.array([3.14, 4, 2, 3])
# array([ 3.14,  4.  ,  2.  ,  3.  ])
该示例中,将整型的4,2,3强行转换为float浮点型的数据。

如果你希望明确的设置数组的数据类型,请使用dtype关键字。
np.array([1, 2, 3, 4], dtype='float32')
# array([ 1.,  2.,  3.,  4.], dtype=float32)
利用python创建多维嵌套数组。
# 通过循环体创建多维数组
np.array([range(i, i + 3) for i in [2, 4, 6]])
array([[2, 3, 4],
       [4, 5, 6],
       [6, 7, 8]])

运用Numpy模块和内置函数高效创建Array

np.zeros ()创建数值为0的数组

np.zeros(10, dtype=int)
# array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
np.ones()创建值为1的数组
np.ones((3, 5), dtype=float)
# array([[ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
#        [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
#        [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.]])
np.full()创建任意值的数组
np.full((3, 5), 3.14)
array([[ 3.14,  3.14,  3.14,  3.14,  3.14],
       [ 3.14,  3.14,  3.14,  3.14,  3.14],
       [ 3.14,  3.14,  3.14,  3.14,  3.14]])
np.arange()创建一个现行序列数组
下列示例的具体含义为创建一个从0开始到20结束,步长为2的数组。
np.arange(0, 20, 2)
# array([ 0,  2,  4,  6,  8, 10, 12, 14, 16, 18])
np.linspace()创建一个5个元素的数组,这5个数均匀地分配到0-1
np.linspace(0, 1, 5)
# array([ 0.  ,  0.25,  0.5 ,  0.75,  1.  ])
np.random.random()创建在0-1之间均匀分布的随机数组成的数组
np.random.random((3, 3))
# array([[ 0.99844933,  0.52183819,  0.22421193],
#        [ 0.08007488,  0.45429293,  0.20941444],
#       [ 0.14360941,  0.96910973,  0.946117  ]])
np.random.normal()创建正太分布的随机数组
np.random.normal(0, 1, (3, 3))
# array([[ 1.51772646,  0.39614948, -0.10634696],
#        [ 0.25671348,  0.00732722,  0.37783601],
#        [ 0.68446945,  0.15926039, -0.70744073]])
np.random.randint()创建随机整型数组
np.random.randint(0, 10, (3, 3))
# array([[2, 3, 4],
#        [5, 7, 8],
#        [0, 5, 0]])
np.eye()创建单位矩阵
np.eye(3)
# array([[ 1.,  0.,  0.],
#        [ 0.,  1.,  0.],
#       [ 0.,  0.,  1.]])
np.empty()创建整型数组成的未初始化的数组,数组的值是内存空间内的任意的值。
np.empty(3)
# array([ 1.,  1.,  1.])

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