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Python数据计算库,Numpy最常见的10大函数介绍

蚂蚁学Python • 2 月前 • 90 次点击  

Numpy的介绍

NumPy(Numerical Python)是Python中用于科学计算的一个重要库。它提供了高性能的多维数组对象(ndarray)、用于数组操作的各种函数以及用于线性代数、傅立叶变换等任务的功能。

NumPy是许多其他科学计算库的基础,例如SciPy、Pandas和Matplotlib等。

以下是NumPy的一些主要特点和功能:

  1. 多维数组对象(ndarray):

NumPy的核心是ndarray对象,它是一个N维数组,可以包含相同类型的数据。

ndarray提供了各种方法来对数组进行操作,如索引、切片、迭代等。

  1. 广播(Broadcasting):

NumPy通过广播机制对不同形状的数组进行数学操作,使得形状不匹配的数组也能进行操作而不引发错误。

  1. 数学函数:

NumPy提供了大量的数学函数,如三角函数、指数函数、对数函数等,这些函数能够在数组上进行元素级别的操作。线性代数操作:

NumPy提供了丰富的线性代数函数,包括向量和矩阵运算、求逆、求行列式、特征值分解、奇异值分解等。

  1. 随机数生成:

NumPy包含了用于生成各种概率分布的随机数的函数,如正态分布、均匀分布、泊松分布等。

  1. 读写文件:

NumPy提供了用于读写数组数据的函数,可以方便地将数据保存到磁盘或从磁盘加载数据。

  1. 性能优化:

NumPy中的数组操作是使用C语言实现的,因此具有优秀的性能,尤其是在处理大规模数据时。

  1. 与其他库的整合:

NumPy可以与许多其他科学计算库无缝整合,如SciPy(科学计算库)、Pandas(数据分析库)、Matplotlib(绘图库)等。

总的来说,NumPy是Python中进行科学计算的核心库之一,它提供了丰富的功能和高效的实现,使得在处理大规模数据和进行复杂数学运算时变得更加简单和高效。

Numpy的十大内置常用函数

以下是 NumPy 中最常见的 10 个内置函数及其用法的总结:

  1. np.array():

用法:将输入的数据(列表、元组、数组等)转换为 NumPy 数组。

示例:

import numpy as np
my_list = [12345]
arr = np.array(my_list)
print(arr)
  1. np.zeros()、np.ones():

用法:创建指定形状的全零或全一数组。示例:

import numpy as np
zeros_arr = np.zeros((33))
ones_arr = np.ones((22))
print(zeros_arr)
print(ones_arr)
  1. np.arange():

用法:返回指定范围内的等间隔的值。示例:

import numpy as np
arr = np.arange(0102)
print(arr)  # 输出 [0 2 4 6 8]
  1. np.linspace():

用法:返回指定范围内的等间隔的数值。示例:

import numpy as np
arr = np.linspace(0510)
print(arr)  # 输出 [0.         0.55555556 1.11111111 1.66666667 2.22222222 2.77777778 3.33333333 3.88888889 4.44444444 5.        ]

  1. np.random.rand()、np.random.randn():

用法:生成指定形状的随机数数组。示例:

import numpy as np
rand_arr = np.random.rand(22)
randn_arr = np.random.randn(22)
print(rand_arr)
print(randn_arr)
  1. np.reshape():

用法:改变数组的形状。示例:

import numpy as np
arr = np.arange(9)
reshaped_arr = arr.reshape(33)
print(reshaped_arr)
  1. np.sum()、np.mean()、np.median():

用法:分别计算数组的总和、平均值和中位数。示例:

import numpy as np
arr = np.array([[123], [456]])
print(np.sum(arr))
print(np.mean(arr))
print(np.median(arr))
  1. np.max()、np.min():

用法:返回数组中的最大值和最小值。示例:

import numpy as np
arr = np.array([12345])
print(np.max(arr))
print(np.min(arr))
  1. np.dot():

用法:计算两个数组的点积(内积)。示例:

import numpy as np
arr1 = np.array([12])
arr2 = np.array([34])
dot_product = np.dot(arr1, arr2)
print(dot_product)

  1. np.concatenate():

用法:将多个数组沿指定轴连接在一起。示例:

import numpy as np
arr1 = np.array([[12], [34]])
arr2 = np.array([[56]])
concatenated_arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)
print(concatenated_arr)

学习Numpy的技术路线

入门学习:

  1. 了解 Python 基础:

如果你还不熟悉 Python,请先学习 Python 的基础知识,包括变量、数据类型、条件语句、循环等。

  1. 学习 NumPy 基础

阅读 NumPy 的官方文档,学习 NumPy 数组(ndarray)的创建、索引、切片等基本操作。

熟悉 NumPy 中的数学函数,如三角函数、指数函数、对数函数等。

了解 NumPy 的广播(Broadcasting)机制。

  1. 练习基本操作

完成一些基本的 NumPy 数组操作的练习,例如数组创建、索引、切片、数组运算等。

进阶学习:

  1. 深入学习数组操作

学习 NumPy 中更高级的数组操作,包括数组的合并、拆分、重塑等。理解 NumPy 中的排序、搜索等函数的使用方法。

  1. 掌握线性代数操作:

学习 NumPy 提供的线性代数操作,如矩阵乘法、求逆、求行列式、特征值分解、奇异值分解等。

  1. 学习随机数生成:

了解 NumPy 中的随机数生成函数,包括不同概率分布的随机数生成方法。

  1. 掌握文件读写操作:

学习使用 NumPy 将数据保存到文件或从文件加载数据的方法。

高级学习:

  1. 与其他库整合:

学习如何将 NumPy 与其他科学计算库(如 SciPy、Pandas)以及数据可视化库(如 Matplotlib)整合使用。性能优化:

学习如何使用 NumPy 的高级特性进行性能优化,包括矢量化操作、内存优化等。

  1. 项目实践:

参与一些实际项目,尝试将 NumPy 应用到实际问题中,加深对其理解。



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