python中Numpy庫的常用操作是什么

這篇文章給大家介紹python中Numpy庫的常用操作是什么，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

numpy庫的引入：

import numpy as np

1、numpy對象基礎屬性的查詢

lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
 
def numpy_type():
    print(type(lst))
    data = np.array(lst, dtype=np.float64)  # array將數組轉為numpy的數組
 
    # bool,int,int8,int16,int32,int64,int128,uint8,uint32,
    # uint64,uint128,float16/32/64,complex64/128
 
    print(type(data))  # 數據類型
    print(data.shape)  # 幾行幾列
    print(data.ndim)  # 空間維數
    print(data.dtype)  # 元素類型
    print(data.itemsize)  # 元素所占字節
    print(data.size)  # 元素總數

2、numpy的數組的常用操作

def numpy_array():
    # 輸出2行4列的全0的numpy的array數組
    print(np.zeros([2, 4]))  # 一般用于數據初始化
 
    # 輸出3行5列的全1的numpy的array數組
    print(np.ones([3, 5]))
 
    # 隨機數
    print(np.random.rand(2, 4))  # 生成2行4列的隨機數矩陣,此時默認元素大小在0到1
    print(np.random.rand())  # 打印一個隨機數,此時默認元素大小在0到1
    print(np.random.rand(1, 10, 3))  # 三個參數分別對應x、y、z軸,表示三維矩陣
 
    # 與rand不同randint的三個參數表示范圍[1,10)內的3個元素的一維數組
    print(np.random.randint(1, 10, 3))  
 
    print(np.random.randint(1, 10))  # randint必須傳入參數范圍，這表示返回一個范圍內的隨機數
    print(np.random.randn())  # 返回一個標準正態分布的隨機數
    print(np.random.randn(2, 4))  # 返回2行4列符合標準正態發布的隨機數
    print(np.random.choice([10, 2, 3, 1, 5, 6]))  # 從可迭代數組中隨機返回一個
    print(np.random.beta(1, 10, 100))  # 隨機生成[1,10]里符合beta發布的100元素的一維數組
 
    lst1 = np.array([10, 20, 30, 40])
    lst2 = np.array([4, 3, 2, 1])
    # 直接操作
    print(lst2 + lst1)
    print(lst2 - lst1)
    print(lst2 / lst1)
    print(lst2 * lst1)
    print(lst2 ** lst1)  # 平方
 
    # 點乘
    print(np.dot(lst1.reshape([2, 2]), lst2.reshape([2, 2])))
 
    # 追加
    print(np.concatenate((lst2, lst1), axis=0))  # 0水平追加,1豎向追加
    print(np.vstack((lst2, lst1)))  # 豎向追加
    print(np.hstack((lst2, lst1)))  # 水平追加
 
    # 分裂
    print(np.split(lst2, 2))  # 分成2份
 
    # 拷貝
    print(np.copy(lst2))

3、numpy常用數據操作方法

def numpy_handle():
    print(np.arange(1, 11))  # 生成[1,11)里的整數的一維數組,默認按1遞增
    print(np.arange(1, 11).reshape([2, 5]))  # reshape方法可以將矩陣重構為x行y列的矩陣
    print(np.arange(1, 11).reshape([2, -1]))  # 也可以使用缺失值-1實現相同的效果
    data = np.arange(1, 11).reshape([2, -1])
    print(np.exp(data))  # 自然指數e的指數操作
    print(np.exp2(data))  # 自然指數e的平方操作
    print(np.sqrt(data))  # 開方操作
    print(np.sin(data))  # 三角函數
    print(np.log(data))  # 對數操作
    print(data.max())  # 最大值
    print(data.min())  # 最小值

4、numpy里axis的理解

def numpy_axis():
    data = np.array([
        [[1, 2, 3, 4],
         [5, 6, 7, 8]],
        [[9, 10, 11, 12],
         [13, 14, 15, 16]],
        [[17, 18, 19, 20],
         [20, 21, 22, 23]]
    ])
    # axis從外而內的滲入，值越大滲透入層數越多，最大為n-1
    # axis=0,表示從外而內n+1層，即1進行解析
    print(data.sum(axis=2))  # 求和  #這里滲入了3層
    print(data.max(axis=1))  # 獲取最大值
    print(data.min(axis=0))  # 獲取最小值

5、numpy里常用的線性代數計算

這里記得引入依賴：

from numpy.linalg import *  # 引入線性方程組的依賴

def numpy_line():
    from numpy.linalg import *  # 引入線性方程組的依賴
    print(np.eye(3))  # 階級為3的單位矩陣
    lst3 = np.array([[1, 2],
                     [3, 4]])
    print(inv(lst3))  # 逆矩陣
    print(lst3.transpose())  # 轉置矩陣
    print(det(lst3))  # 行列式
    print(eig(lst3))  # 體征值和體征向量，第一個表示體征值，第二個表示體征向量
    y = np.array([[5.], [7.]])
    print(solve(lst3, y))  # 求解線性矩陣方程

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