入門numpy（25﹪-50﹪）【解讀numpy官方文檔】

作者：王大偉

博客專欄：https://www.hellobi.com/u/wangdawei/articles

Python愛好者社區 唯一小編

前言

最近在學習入門python可視化，先後初步探索了seaborn、matplotlib、plotly和ggplot

發現還是pandas的繪圖最容易上手，樣式也很商務化，學完官方文檔之後和大家一起分享

言歸正傳，今天繼續連載numpy入門系列

前文傳送門：https://ask.hellobi.com/blog/wangdawei/8708

當使用不同類型的數組時，結果得到的數組的類型對應於更一般或精確的數組（稱為upcasting的行為）。

註：從numpy中導入pi（π）

註：創建一個一行三列的矩陣（元素都是1）

註：在0-π之間均勻產生三個等間隔的數字，b的類型是浮點型

c.dtype.name

註：得到的c的類型為浮點型

d.dtype.name

註：得到的是複數

許多一元操作，例如計算數組中所有元素的總和，都被實現為ndarray類的方法

註：產生2行3列的隨機數組（元素值為0-1之間的隨機數）

a.sum()

註：將a數組所有元素求和

註：返回a數組中最小的元素值

註：返回a數組中的最大值

注意：我們看到的數組和單獨取出的最大值保留的小數位數不同

默認情況下，這些操作適用於數組，就像它是數字列表一樣，不管其形狀如何。 但是，通過指定軸參數，您可以沿著數組的指定軸應用一個操作：

註：通過reshape將產生的1行的數組轉變為3行4列

註：將每一列求和，因為指定了參數axis = 0

註：按行求和

註：不加axis參數則是所有元素求和

註：求每行的最小值

b.cumsum(axis=1)

註：要學會自己查幫助文件

是返回沿給定軸的元素的累加和

這是什麼意思呢？畫個圖很好理解：

就是把前面所有的加上自己當前的值得到的結果放在當前位置，就是數列前n項累加和的意思

注意這裡是按行累加

NumPy提供熟悉的數學函數，如sin，cos和exp。 在NumPy中，這些被稱為「通用函數」（ufunc）。 在NumPy中，這些函數在數組上以元素方式運算，產生一個數組作為輸出。

註：創建一個數組

註：對每個元素求e的某次方

註：對每個元素開方

註：將兩個數組相加（要求數組形狀相同）

如果形狀不同，則會報錯如下：

查看這部分更多更詳細的用法可以看：https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html

下圖部分：

索引，切片和迭代

一維數組可以被索引，切片和迭代，非常像列表和其他Python序列。

註：對數組中每個元素求3次方

註：取出序列為2的元素

註：切片操作

註： 和 a[0:6:2] = -1000相同; 從最初到序列號6（6取不到）,步長為2，將-1000賦值相應的元素。

註：數組元素逆序排列

註：對a數組中每個元素，求1/3次方

結果是nan的我有些不解，-10的3次方不是-1000么

於是我試了試：

希望有了解的大神留言評論指導一下，這個nan暫時跳過吧

多維數組每條軸可以有一個索引。 這些索引以逗號分隔的元組給出：

註：定義一個函數，參數有兩個：x，y

註：我們看一下幫助：

指的是，建立5行4列的數組，然後對每個位置元素（i，j）索引代表位置，例如（2，3）位置時，

計算函數值10*2 3=13，所以返回13，其他同理。

註：我們可以取出數組中的元素值，注意行和列索引是用逗號分隔，而不是冒號（冒號是切片）

註：按照下標索引切片

b[ : ,1]

註：按照下標索引切片

註：按照下標索引切片

註：這個相當於b[-1,:]

一些省略記法：

例如五維的數組：

c = np.array( [[[ 0, 1, 2], [ 10, 12, 13]], [[100,101,102], [110,112,113]]])c.shape

註：這是一個三維數組，並顯示行、列、高的信息

註：等同於c[1,:,:] 或c[1]，有點像切蛋糕的感覺，切出一片二維的。

c[...,2]

註：等同於c[:,:,2]、

相對於第一軸完成多維數組迭代：

註：有點像三位數組降維成多個一維的感覺

但是，如果要對數組中的每個元素執行操作，可以使用flat屬性，該屬性是數組的所有元素的迭代器：

註：這是取出多維數組中所有元素的一個不錯方法

查看這部分更多更詳細的用法可以看：https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html

下圖部分：

對形狀操作

改變數組的形狀

注:通過？np.floor()

我們只到，該方法是向下取整的意思

例如：

向下取整就是指一個數字往減小的方向取到最近的值，例如上面例子的-1.7變成-2.0

所以這是產生隨機整數的方法，但這裡的數字是float不是int類型

可以通過各種命令改變陣列的形狀。 請注意，以下三個命令都返回一個修改的新數組，不更改原始數組：

註：將數組改成一維

註：將數組轉化為指定形狀

註：數組轉置，和矩陣轉置一樣理解

矩陣轉置之後的形狀

註：原來矩陣的形狀

至此，numpy入門完成了一半，還有兩篇完結，之後咱寫可視化吧，哈哈~

未完待續~近期更新~謝謝觀賞~希望對你學習有幫助~

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