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小編給大家分享一下學習numpy會遇到的問題，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲，下面讓我們一起去探討方法吧！
一言以蔽之，numpy是python中基于數組對象的科學計算庫。
提煉關鍵字，可以得出numpy以下三大特點：
因為numpy是一個python庫，所以使用python包管理工具pip或者conda都可以安裝。
安裝python后，打開cmd命令行，輸入：
pip install numpy即可完成安裝。
n維數組（ndarray）對象，是一系列同類數據的集合，可以進行索引、切片、迭代操作。
numpy中可以使用array函數創建數組:
import numpy as npnp.array([1,2,3])# 輸出：array([1, 2, 3])判斷一個數組是幾維，主要是看它有幾個軸（axis）。
一個軸表示一維數組，兩個軸表示二維數組，以此類推。
每個軸都代表一個一維數組。
比如說，二維數組第一個軸里的每個元素都是一個一維數組，也就是第二個軸。
一維數組一個軸：
[1,2,3]二維數組兩個軸：
[[0, 1, 2], [3, 4, 5]]三維數組三個軸：
[[[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5]], [[ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11]]]以此類推n維數組。
numpy中常用array函數創建數組，傳入列表或元組即可。
創建一維數組，并指定數組類型為int：
import numpy as npnp.array([1,2,3],dtype=int)# 輸出：array([1, 2, 3])創建二維數組：
import numpy as npnp.array(((1,2),(3,4))) '''輸出：array([[1, 2], [3, 4]])'''還可以使用arange函數創建一維數字數組，用法類似python的range函數.
import numpy as npnp.arange(1,6)'''輸出：array([1, 2, 3, 4, 5])'''numpy的random模塊用來創建隨機數組。
random.rand函數，生成[0,1)均勻分布的隨機數組import numpy as np# 創建2行2列取值范圍為[0,1)的數組np.random.rand(2,2)'''輸出：array([[0.99449146, 0.92339551], [0.1837405 , 0.41719798]])'''random.randn函數，生成數值成標準正態分布（平均值為0，標準差為1）的數組import numpy as np# 創建2行3列，取值范圍為標準正態分布的數組np.random.randn(3,2)'''輸出：array([[-1.27481003, -1.5888111 ], [ 0.16985203, -2.91526479], [ 1.75992671, -2.81304831]])'''random.randint函數，生成可以指定范圍的隨機整數數組import numpy as np# 創建2行2列,取值范圍為[2,10)的隨機整數數組np.random.randint(2,10,size=(2,2))'''輸出：array([[5, 4], [3, 7]])'''random.normal函數，生成數值成正態分布（可指定平均值、標準差）的數組import numpy as np# 創建一維，數值成正態分布（均值為1，標準差為2）的數組# 參數loc代表均值，scale代表標準差np.random.normal(loc=1,scale=2,size=5)'''輸出：array([ 0.82962241, 0.41738042, 0.0470862 , 1.79446076, -1.47514478])'''random模塊還有其他函數，這里不多說。
前面說到，數組維度即代表軸的數量。
我們可以通過數組（adarray）對象的ndim或shape屬性，來查看軸的數量。
import numpy as np# 創建一維數組x1 = np.array([1,2,3])# 返回維度值x1.ndim'''輸出：1'''# 創建二維數組x2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 返回形狀x2.shape'''輸出：(2, 3)元素長度為2代表二維，元素2代表0軸有兩個元素，元素3代表1軸有3個元素。'''數組（ndarray）對象的size屬性可以查看數組包含元素總數。
import numpy as np# 創建二維數組x2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 查看元素總數x2.size'''輸出：6'''還可以通過shape屬性返回元素的乘積，來計算數組元素數量。
import numpy as npfrom functools import reduce# 創建二維數組x2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 查看元素總數reduce(lambda x,y:x*y , x2.shape)'''輸出：6shape形狀：(2,3)'''Numpy支持的數據類型非常多，所以很適合做數值計算。 下面給出常見的數據類型：
數組（adarrry）對象提供dtype屬性，用來查看數組類型。
import numpy as np# 創建二維數組x2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int)# 返回類型x2.dtype'''輸出：dtype('int32')'''前面說過，數組的shape屬性返回一個元組，能夠反映數組的形狀，包括維度以及每個軸的元素數量。
那么如果給定一個數組，怎么改變其形狀呢？
常用的方式有兩種：
reshape方法，它返回一個新的數組，而不能改變原始數組。resize方法，無返回值，它更改了原始數組。比如說我要將一個二維數組轉換為三維數組。
import numpy as np# 創建二維數組x2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 將x2轉換為三維數組，并且自定義每個軸的元素數量x2.reshape(1,2,3)'''輸出：array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])'''reshape方法可以傳入整數或者元組形式的參數。
傳入的參數和shape屬性返回的元組的含義是一樣的。
例如， x2.reshape(1,2,3)是將二維數組轉換成三維數組，參數個數代表要轉換的維度，參數數字從左到右分別表示0軸、1軸、2軸的元素數量。
resize方法和reshape方法使用形式一樣，區別是resize方法改變了原始數組形狀。
import numpy as np# 創建二維數組x2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 將x2轉換為三維數組，并且自定義每個軸的元素數量x2.resize((1,2,3))x2'''輸出：array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])'''numpy一維數組的索引和切片操作類似python列表，這里不多講。
比如說取一維數組前三個元素。
import numpy as np# 創建一維數組x1 = np.array([1,2,3,4])# 切片，取前三個元素x1[:3]'''輸出：array([1, 2, 3])'''重點是對多維數組的索引和切片。
多維數組有多個軸，那么就需要對每個軸進行索引。
例如，三維數組形狀為(x,y,z)，分別代表：0軸有x個元素、1軸有y個元素，2軸有z個元素。
對0、1、2軸進行索引，如果取o軸第2個元素、1軸第0個元素、2軸第3個元素，那么索引形式就為[2,0,3]。
import numpy as np# 創建三維數組x3 = np.arange(24).reshape(3,2,4)# 對該三維數組進行索引x3[2,0,3]'''輸出：19三維數組形式：array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]], [[16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23]]])'''切片也是同樣道理。
如果取o軸前2個元素、1軸前1個元素、2軸后2個元素，那么切片形式就為[:2,:1,-2:]。
import numpy as np# 創建三維數組x3 = np.arange(24).reshape(3,2,4)# 對該三維數組進行切片x3[:2,:1,-2:]'''輸出：array([[[ 2, 3]], [[10, 11]]])三維數組形式：array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]], [[16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23]]])'''說到迭代，大家很容易想到直接對數組直接使用for循環操作，對于一維數組來說，當然是可以的。
import numpy as np# 創建一維數組x1 = np.array([1,2,3,4])# 迭代for i in x1: print(i)'''輸出：1234'''但對于多維數組，迭代是相對于0軸完成的，就是多維數組最外層的那一維。
你沒有辦法直接遍歷數組里每一個元素，嵌套循環又太低效。
這個時候就需要用到flat方法，它可以將多維數組平鋪為一維的迭代器。
import numpy as np# 創建二維數組x2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 先平鋪，再迭代for i in x2.flat: print(i)'''輸出：123456'''數組（ndarray）對象提供了ravel方法，用來將多維數組展開為一維數組。
import numpy as np# 創建er維數組x3 = np.arange(12).reshape(3,4)# 對該三維數組進行索引x3.ravel()'''輸出：array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])'''廣播(Broadcast)是 numpy 對不同形狀(shape)的數組進行數值計算的方式， 對多個數組的算術運算通常在相應的元素上進行。
較小的數組在較大的數組上“廣播”，以便它們具有兼容的形狀。
比如說一個一維數組乘以一個數字，相當于一維數組里每個元素都乘以這個數。
import numpy as np# 創建一維數組x1 = np.array([1,2,3])# 廣播x1 * 2'''輸出：array([2, 4, 6])'''如果相同維度的數組進行運算，其shape相同，那么廣播就是兩個數組相同位數的元素進行運算。
import numpy as np# 創建一維數組x1 = np.array([1,2,3])x2 = np.array([4,5,6])# 廣播x1 + x2'''輸出：array([5, 7, 9])'''如果兩個數組維度不同，進行運算，這里就觸發了廣播的兩個規則。
這兩個規則保證了不同維度數組進行運算時，其維度自動調整成一致。
import numpy as np
# 創建一維數組
x1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
x2 = np.array([2,3,4])
# 廣播
x1 - x2
'''
輸出：
array([[-1, -1, -1],
[ 2, 2, 2]])
'''around函數，用于四舍五入，返回一個新數組import numpy as np
# 創建一維數組
x1 = np.array([1.45,2.78,3.12])
# 四舍五入，到小數點后1位
np.around(x1,1)
'''
輸出：
array([1.4, 2.8, 3.1])
'''floor函數，用于向下取整，返回一個新數組import numpy as np
# 創建一維數組
x1 = np.array([1.45,2.78,3.12])
# 向下取整
np.floor(x1)
'''
輸出：
array([1., 2., 3.])
'''ceil函數，用于向上取整，返回一個新數組import numpy as np
# 創建一維數組
x1 = np.array([1.45,2.78,3.12])
# 向下取整
np.ceil(x1)
'''
輸出：
array([2., 3., 4.])
'''numpy提供了transpose函數用以對數組進行維度的調換，也就是轉置操作。
轉置后返回一個新數組。
import numpy as np
# 創建二維數組
x1 = np.arange(12).reshape(3,4)
# 轉置
np.transpose(x1)
'''
輸出：
array([[ 0, 4, 8],
[ 1, 5, 9],
[ 2, 6, 10],
[ 3, 7, 11]])
原數組：
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
'''當然，可以用更簡單的方法。
數組對象提供了T方法，用于轉置，同樣會返回一個新數組。
import numpy as np
# 創建二維數組
x1 = np.arange(12).reshape(3,4)
# 轉置
x1.T
'''
輸出：
array([[ 0, 4, 8],
[ 1, 5, 9],
[ 2, 6, 10],
[ 3, 7, 11]])
原數組：
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
'''numpy的concatenate 函數用于沿指定軸連接相同形狀的兩個或多個數組。
import numpy as np
# 創建兩個二維數組
x1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
x2 = np.array([[7,8,9],[10,11,12]])
# 連接,默認沿0軸連接
np.concatenate((x1,x2))
'''
輸出：
array([[ 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6],
[ 7, 8, 9],
[10, 11, 12]])
'''
# 指定沿1軸連接
np.concatenate((x1,x2),axis=1)
'''
輸出：
array([[ 1, 2, 3, 7, 8, 9],
[ 4, 5, 6, 10, 11, 12]])
'''append 函數向數組末尾追加值，可以指定不同的軸。import numpy as np
# 創建一個二維數組
x1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
# 直接向數組末尾添加元素，返回平鋪的一維數組
np.append(x1,[7,8,9])
'''
輸出：
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
'''
# 沿軸 0 添加元素
np.append(x1, [[7,8,9]],axis = 0)
'''
輸出：
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
'''
# 沿軸 1 添加元素
np.append(x1, [[5,5,5],[7,8,9]],axis = 1)
'''
輸出：
array([[1, 2, 3, 5, 5, 5],
[4, 5, 6, 7, 8, 9]])
'''insert 函數可以沿給定軸，在數組中任意位置插入數據。import numpy as np
# 創建一個二維數組
x1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
# 直接在指定位置插入元素，返回平鋪的一維數組
np.insert(x1,2,[0,0,0])
'''
輸出：
array([1, 2, 0, 0, 0, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
原數組：
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
'''
# 指定位置，沿軸 0 插入元素
np.insert(x1,1,[0,0,0],axis=0)
'''
輸出：
array([[1, 2, 3],
[0, 0, 0],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
'''
# 指定位置，沿軸 1插入元素
np.insert(x1,2,[0,0,0],axis=1)
'''
輸出：
array([[1, 2, 0, 3],
[4, 5, 0, 6],
[7, 8, 0, 9]])
'''numpy的unique 函數用于去除數組中的重復元素，返回一個新數組。
import numpy as np
# 創建一個一維數組
x1 = np.array([2,3,5,1,3,8,1,0])
np.unique(x1)
'''
輸出：
array([0, 1, 2, 3, 5, 8])
'''unique函數還能返回重復元素的索引、計數等信息，可去查文檔自定義參數。
看完了這篇文章，相信你對學習numpy會遇到的問題有了一定的了解，想了解更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！
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