NumPy常用屬性及方法

　　NumPy是高性能科學計算和數據分析的基礎包。部分功能如下：

    • ndarray, 具有矢量算術運算和復雜廣播能力的快速且節省空間的多維數組。
    • 用于對整組數據進行快速運算的標準數學函數（無需編寫循環）。
    • 用于讀寫磁盤數據的工具以及用于操作內存映射文件的工具。
    • 線性代數、隨機數生成以及傅里葉變換功能。
    • 用于集成C、C++、Fortran等語言編寫的代碼的工具。

　　首先要導入numpy庫：import numpy as np

A NumPy函數和屬性：

類型類型代碼說明
int8、uint8i1、u1有符號和無符號8位整型（1字節）
int16、uint16i2、u2有符號和無符號16位整型（2字節）
int32、uint32i4、u4有符號和無符號32位整型（4字節）
int64、uint64i8、u8有符號和無符號64位整型（8字節）
float16f2半精度浮點數
float32f4、f單精度浮點數
float64f8、d雙精度浮點數
float128f16、g擴展精度浮點數
complex64c8分別用兩個32位表示的復數
complex128c16分別用兩個64位表示的復數
complex256c32分別用兩個128位表示的復數
bool?布爾型
objectOpython對象
stringSn固定長度字符串，每個字符1字節，如S10
unicodeUn固定長度Unicode，字節數由系統決定，如U10

表2.1.A.1 NumPy類型

?

生成函數作用

np.array( x)

np.array( x, dtype)

將輸入數據轉化為一個ndarray

將輸入數據轉化為一個類型為type的ndarray

np.asarray( array )將輸入數據轉化為一個新的（copy）ndarray

np.ones( N )

np.ones( N, dtype)

np.ones_like( ndarray )

生成一個N長度的一維全一ndarray

生成一個N長度類型是dtype的一維全一ndarray

生成一個形狀與參數相同的全一ndarray

np.zeros( N)

np.zeros( N, dtype)

np.zeros_like(ndarray)

生成一個N長度的一維全零ndarray

生成一個N長度類型位dtype的一維全零ndarray

類似np.ones_like( ndarray )

np.empty( N )

np.empty( N, dtype)

np.empty(ndarray)

生成一個N長度的未初始化一維ndarray

生成一個N長度類型是dtype的未初始化一維ndarray

類似np.ones_like( ndarray )

np.eye( N )

np.identity( N )

創建一個N * N的單位矩陣（對角線為1，其余為0）

np.arange( num)

np.arange( begin, end)

np.arange( begin, end, step)

生成一個從0到num-1步數為1的一維ndarray

生成一個從begin到end-1步數為1的一維ndarray

生成一個從begin到end-step的步數為step的一維ndarray

np.mershgrid(ndarray, ndarray,...)

生成一個ndarray * ndarray * ...的多維ndarray

np.where(cond, ndarray1, ndarray2)

根據條件cond，選取ndarray1或者ndarray2，返回一個新的ndarray

np.in1d(ndarray, [x,y,...])

檢查ndarray中的元素是否等于[x,y,...]中的一個，返回bool數組

??
矩陣函數說明

np.diag( ndarray)

np.diag( [x,y,...])

以一維數組的形式返回方陣的對角線（或非對角線）元素

將一維數組轉化為方陣（非對角線元素為0）

np.dot(ndarray, ndarray)矩陣乘法
np.trace( ndarray)計算對角線元素的和
??
??

排序函數

說明

np.sort( ndarray)

排序，返回副本

np.unique(ndarray)

返回ndarray中的元素，排除重復元素之后，并進行排序

np.intersect1d( ndarray1, ndarray2)

np.union1d( ndarray1, ndarray2)

np.setdiff1d( ndarray1, ndarray2)

np.setxor1d( ndarray1, ndarray2)

返回二者的交集并排序。

返回二者的并集并排序。

返回二者的差。

返回二者的對稱差

??
一元計算函數說明

np.abs(ndarray)

np.fabs(ndarray)

計算絕對值

計算絕對值（非復數）

np.mean(ndarray)

求平均值

np.sqrt(ndarray)

計算x^0.5

np.square(ndarray)

計算x^2

np.exp(ndarray)

計算e^x

log、log10、log2、log1p

計算自然對數、底為10的log、底為2的log、底為(1+x)的log

np.sign(ndarray)

計算正負號：1（正）、0（0）、-1（負）

np.ceil(ndarray)

np.floor(ndarray)

np.rint(ndarray)

計算大于等于改值的最小整數

計算小于等于該值的最大整數

四舍五入到最近的整數，保留dtype

np.modf(ndarray)

將數組的小數和整數部分以兩個獨立的數組方式返回

np.isnan(ndarray)

返回一個判斷是否是NaN的bool型數組

np.isfinite(ndarray)

np.isinf(ndarray)

返回一個判斷是否是有窮（非inf，非NaN）的bool型數組

返回一個判斷是否是無窮的bool型數組

cos、cosh、sin、sinh、tan、tanh

普通型和雙曲型三角函數

arccos、arccosh、arcsin、arcsinh、arctan、arctanh

反三角函數和雙曲型反三角函數

np.logical_not(ndarray)

計算各元素not x的真值，相當于-ndarray

多元計算函數

說明

np.add(ndarray, ndarray)

np.subtract(ndarray, ndarray)

np.multiply(ndarray, ndarray)

np.divide(ndarray, ndarray)

np.floor_divide(ndarray, ndarray)

np.power(ndarray, ndarray)

np.mod(ndarray, ndarray)

相加

相減

乘法

除法

圓整除法（丟棄余數）

次方

求模

np.maximum(ndarray, ndarray)

np.fmax(ndarray, ndarray)

np.minimun(ndarray, ndarray)

np.fmin(ndarray, ndarray)

求最大值

求最大值（忽略NaN）

求最小值

求最小值（忽略NaN）

np.copysign(ndarray, ndarray)

將參數2中的符號賦予參數1

np.greater(ndarray, ndarray)

np.greater_equal(ndarray, ndarray)

np.less(ndarray, ndarray)

np.less_equal(ndarray, ndarray)

np.equal(ndarray, ndarray)

np.not_equal(ndarray, ndarray)

>

>=

<

<=

==

!=

logical_and(ndarray, ndarray)

logical_or(ndarray, ndarray)

logical_xor(ndarray, ndarray)

&

|

^

np.dot( ndarray, ndarray)計算兩個ndarray的矩陣內積
np.ix_([x,y,m,n],...)生成一個索引器，用于Fancy indexing(花式索引)
??
文件讀寫說明
np.save(string, ndarray)將ndarray保存到文件名為 [string].npy 的文件中（無壓縮）
np.savez(string, ndarray1, ndarray2, ...)將所有的ndarray壓縮保存到文件名為[string].npy的文件中
np.savetxt(sring, ndarray, fmt, newline='\n')將ndarray寫入文件，格式為fmt
np.load(string)讀取文件名string的文件內容并轉化為ndarray對象（或字典對象）
np.loadtxt(string, delimiter)讀取文件名string的文件內容，以delimiter為分隔符轉化為ndarray
表2.1.A.2 np常用函數

　　B NumPy.ndarray函數和屬性：

ndarray.ndim獲取ndarray的維數
ndarray.shape獲取ndarray各個維度的長度
ndarray.dtype獲取ndarray中元素的數據類型
ndarray.T簡單轉置矩陣ndarray
表2.1.B.1 ndarray屬性
函數說明
ndarray.astype(dtype)轉換類型，若轉換失敗則會出現TypeError
ndarray.copy()復制一份ndarray(新的內存空間)
ndarray.reshape((N,M,...))將ndarray轉化為N*M*...的多維ndarray（非copy）
ndarray.transpose((xIndex,yIndex,...))根據維索引xIndex,yIndex...進行矩陣轉置，依賴于shape，不能用于一維矩陣（非copy）
ndarray.swapaxes(xIndex,yIndex)交換維度（非copy）
??
計算函數說明
ndarray.mean( axis=0 )求平均值?
ndarray.sum( axis= 0)求和?

ndarray.cumsum( axis=0)

ndarray.cumprod( axis=0)

累加?

累乘

ndarray.std()

ndarray.var()

方差

標準差

ndarray.max()

ndarray.min()

最大值

最小值

ndarray.argmax()

ndarray.argmin()

最大值索引

最小值索引

ndarray.any()

ndarray.all()

是否至少有一個True

是否全部為True

ndarray.dot( ndarray)

計算矩陣內積

排序函數

說明

ndarray.sort(axis=0)

排序，返回源數據

表2.1.B.2 ndarray函數
ndarray[n]選取第n+1個元素
ndarray[n:m]選取第n+1到第m個元素
ndarray[:]選取全部元素
ndarray[n:]選取第n+1到最后一個元素
ndarray[:n]選取第0到第n個元素

ndarray[ bool_ndarray ]

注：bool_ndarray表示bool類型的ndarray

選取為true的元素

ndarray[[x,y,m,n]]...

選取順序和序列為x、y、m、n的ndarray

ndarray[n,m]

ndarray[n][m]

選取第n+1行第m+1個元素

ndarray[n,m,...]

ndarray[n][m]....

選取n行n列....的元素
表2.1.B.3 ndarray索引/切片方式

　　C NumPy.random函數和屬性：

函數說明

seed()

seed(int)

seed(ndarray)

確定隨機數生成種子

permutation(int)

permutation(ndarray)

返回一個一維從0~9的序列的隨機排列

返回一個序列的隨機排列

shuffle(ndarray)對一個序列就地隨機排列

rand(int)

randint(begin,end,num=1)

產生int個均勻分布的樣本值

從給定的begin和end隨機選取num個整數

randn(N, M, ...)生成一個N*M*...的正態分布（平均值為0，標準差為1）的ndarray
normal(size=(N,M,...))生成一個N*M*...的正態（高斯）分布的ndarray?
beta(ndarray1,ndarray2)產生beta分布的樣本值，參數必須大于0?
?chisquare()產生卡方分布的樣本值?
?gamma()產生gamma分布的樣本值?
?uniform()產生在[0,1)中均勻分布的樣本值?

表2.1.C.1 random常用函數

　　D NumPy.linalg函數和屬性：

函數說明
det(ndarray)計算矩陣列式
eig(ndarray)計算方陣的本征值和本征向量

inv(ndarray)

pinv(ndarray)

計算方陣的逆

計算方陣的Moore-Penrose偽逆

qr(ndarray)計算qr分解?
svd(ndarray)計算奇異值分解svd
solve(ndarray)解線性方程組Ax = b，其中A為方陣?
lstsq(ndarray)計算Ax=b的最小二乘解?

表2.1.D.1 linalg常用函數

轉載于:https://www.cnblogs.com/tangbaofang/p/8385750.html

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