图解python(图解python pdf)

茫然知了 • 2023-09-23 13:59 • 生活指南 • 阅读 75

图解Python中数据分析工具包：Numpy

numpy是我学习python遇到的第一个第三方工具包，它可以让我们快速上手数据分析。numpy提供了向量和矩阵计算和处理的大部分接口。目前很多python的基础工具包都是基于numpy开发而来，比如 scikit-learn, SciPy, pandas, 还有 tensorflow。 numpy可以处理表格、图像、文本等数据，极大地方便我们处理和分析数据。本文主要内容来自于Jay Alammar的一篇文章以及自己学习记录。

原文地址：

使用过程中，如果希望 Numpy 能创建并初始化数组的值， Numpy 提供了 ones()、zeros() 和 random.random() 等方法。只需传递希望生成的元素数量（大小）即可：

还可以进行如下操作：

一般，需要数组和单个数字之间也可以进行运算操作（即向量和标量之间的运算）。比如说 data * 1.6 ，numpy利用一个叫做广播机制（broadcasting）的概念实现了这一运算。：

我们可以通过索引对numpy数据获取任意位置数据或者对数据切片

我们可以通过numpy自带的函数对数据进行一些想要的聚合计算，比如min、max 和 sum ，还可以使用 mean 得到平均值，使用 prod 得到所有元素的乘积，使用 std 得到标准差等等。

上述操作不仅可以应用于单维度数据，还可以用于多维度数据{（矩阵）。

同样可以使用ones()、zeros() 和 random.random()创建矩阵，只要写入一个描述矩阵维数的元组即可：

numpy还可以处理更高维度的数据：

创建更高维度数据只需要在创建时，在参数中增加一个维度值即可：

根据数组中数值是否满足条件，输出为True或False.

希望得到满足条件的索引，用np.where函数实现.

根据索引得到对应位置的值.

np.where也可以接受另两个可选择的参数a和b。当条件满足时，输出a，反之输出b.

获取数组最大值和最小值的索引可以使用np.argmax和np.argmin.

1、numpy.tofile()和numpy.fromfile()

保存为二进制格式，但是不保存数组形状和数据类型，即都压缩为一维的数组，需要自己记录数据的形状，读取的时候再reshape.

2、numpy.save() 和 numpy.load()

保存为二进制格式，保存数组形状和数据类型，不需要进行reshape

实例：

3、numpy.savetxt()和numpy.loadtxt()

np.savetxt(fname,array,fmt=’%.18e’,delimiter=None)

Parameter解释：

array:待存入文件的数组。

fmt:写入文件的格式

实例：

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