Python機器學習三大件之一numpy
機器學習三大件：numpy， pandas， matplotlib
Numpy（Numerical Python）是一個開源的Python科學計算庫，用于快速處理任意維度的數組。
Numpy支持常見的數組和矩陣操作。對于同樣的數值計算任務，使用Numpy比直接使用Python要簡潔的多。
Numpy使用ndarray對象來處理多維數組，該對象是一個快速而靈活的大數據容器。
NumPy提供了一個N維數組類型ndarray
import numpy as npscore = np.array([[80, 89, 86, 67, 79],[78, 97, 89, 67, 81],[90, 94, 78, 67, 74],[91, 91, 90, 67, 69],[76, 87, 75, 67, 86],[70, 79, 84, 67, 84],[94, 92, 93, 67, 64],[86, 85, 83, 67, 80]])
score
array([[80, 89, 86, 67, 79],[78, 97, 89, 67, 81],[90, 94, 78, 67, 74],[91, 91, 90, 67, 69],[76, 87, 75, 67, 86],[70, 79, 84, 67, 84],[94, 92, 93, 67, 64],[86, 85, 83, 67, 80]])
Numpy專門針對ndarray的操作和運算進行了設計，所以數組的存儲效率和輸入輸出性能遠優于Python中的嵌套列表，數組越大，Numpy的優勢就越明顯。
從圖中我們可以看出ndarray在存儲數據的時候，數據與數據的地址都是連續的，這樣就給使得批量操作數組元素時速度更快。list ? 分離式存儲,存儲內容多樣化ndarray ? 一體式存儲,存儲類型必須一樣ndarray支持并行化運算（向量化運算）ndarray底層是用C語言寫的,效率更高,釋放了GIL
二、基本操作# 生成0和1的數組ones = np.ones([4,8])ones
array([[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]])
# 生成等間隔的數組np.linspace(0, 100, 11)
array([ 0., 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90.,100.])
#創建等差數組 — 指定步長np.arange(10, 50, 2)
array([10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48])
三、正太分布 rand函數根據給定維度生成[0,1)之間的數據，包含0，不包含1np.random.rand(4,2)
array([[ 0.02173903, 0.44376568],[ 0.25309942, 0.85259262],[ 0.56465709, 0.95135013],[ 0.14145746, 0.55389458]])
randn函數返回一個或一組樣本，具有標準正態分布np.random.randn(2,4)
array([[ 0.27795239, -2.57882503, 0.3817649 , 1.42367345],[-1.16724625, -0.22408299, 0.63006614, -0.41714538]])
randint返回隨機整數，范圍區間為[low,high），包含low，不包含highnp.random.randint(1,5) # 返回1個[1,5)時間的隨機整數
4
生成均勻分布的隨機數，舉例1：生成均值為1.75，標準差為1的正態分布數據，100000000個x1 = np.random.normal(1.75, 1, 100000000)
array([2.90646763, 1.46737886, 2.21799024, …, 1.56047411, 1.87969135, 0.9028096 ])
均勻分布# 生成均勻分布的隨機數x2 = np.random.uniform(-1, 1, 100000000)
array([ 0.22411206, 0.31414671, 0.85655613, …, -0.92972446, 0.95985223, 0.23197723])
四、數組的索引、切片# 三維a1 = np.array([ [[1,2,3],[4,5,6]], [[12,3,34],[5,6,7]]])# 返回結果array([[[ 1, 2, 3],[ 4, 5, 6]], [[12, 3, 34],[ 5, 6, 7]]])# 索引、切片a1[0, 0, 1] # 輸出: 2五、形狀修改
stock_change.reshape([5, 4]) #5*4stock_change.reshape([-1,10]) #2*10，-1: 表示通過待計算六、轉置
stock_change.T.shape七、類型轉換
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[12, 3, 34], [5, 6, 7]]])arr.tostring()八、數組的去重
temp = np.array([[1, 2, 3, 4],[3, 4, 5, 6]])>>> np.unique(temp)array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
邏輯運算直接進行大于,小于的判斷：test_score > 60合適之后,可以直接進行賦值：test_score[test_score > 60] = 1通用判斷函數np.all() np.all(score[0:2, :] > 60)np.any() np.any(score[0:2, :] > 80)統計運算np.max()np.min()np.median()np.mean()np.std()np.var()np.argmax(axis=) — 最大元素對應的下標np.argmin(axis=) — 最小元素對應的下標
九、廣播機制 數組運算,滿足廣播機制,就OK1.維度相等
2.shape(其中對應的地方為1,也是可以的)
arr1 = np.array([[0],[1],[2],[3]])arr1.shape# (4, 1)arr2 = np.array([1,2,3])arr2.shape# (3,)arr1+arr2# 結果是：array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6]])
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