一、numpy简介
Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包，机器学习三剑客之一。Numpy库中最核心的部分是ndarray 对象，它封装了同构数据类型的n维数组。部分功能如下：
- ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。
- 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。
- 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。
- 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。
- 用于集成C、C++、Fortran等语言编写的代码的工具。
二、NumPy的简单属性
import numpy as np a = [[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12],
[13, 14, 15, 16]]
b = np.array(a) # 创建数组
size = b.size # 数组元素个数
shape = b.shape # 数组形状，返回一个数组一维和二维长度的元组
ndim = b.ndim # 数组维度
# numpy是无法直接判断出由数值与字符混合组成的数组中的数值型数据的，
# 因为由数值类型和字符类型组成的numpy数组已经不是数值类型的数组了，而是dtype='<U11'。
t = b.dtype # 数据类型 b[1, 2] #
b[1][2] # array_zero = np.zeros([3, 4]) # 快速创建一个 3 × 4 的数组，值为0
array_one = np.ones([3, 4]) # 快速创建一个 3 × 4 的数组，值为1 # arange函数用于创建等差数组
# arange([start,] stop[, step,], dtype=None) 其中start，step，dtype可以省略，分别是起始点、步长、和返回类型。
array_arange = np.arange(5) # 起始点0，结束点5，步长1，返回类型array，一维 # linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
# endpoint: 为true，stop是最后一个样本。否则，它不包括在内。默认true。
# retstep: 为true，则输出一个元组，元组第一个元素是生成的数列，第二个元素是步长
array_lin = np.linspace(1, 10, 5, False, True, dtype=int)
print(array_lin) c = np.random.rand(5, 5) # 创建一个 5 × 5 的数组，值在0-1之间 f = np.random.uniform(0, 100) # 创建指定范围内的一个随机数
i = np.random.randint(0, 100) # 创建指定范围内的一个随机整数 d = np.random.normal(2, 10, (2, 3)) # 对于一维数组来说，python原生的list和numpy的array的切片操作都是相同的。
# 对于多维数组，切片的数组必须是规则的
# [行起始索引:行结束索引, 列起始索引:列结束索引]
# 包含起始索引，不包含结束索引
slice_arr1 = b[1, :] # 取第 1 行数据
slice_arr2 = b[1:3, :] # 取第 1 行到第 3 行的数据，不包含第 3 行
# M 为行数，N为列数
slice_arr3 = b[:, 1] # 取第 1 列的数据，以 1 × N 数组形式返回
slice_arr4 = b[:, :2] # 取第 0 列的数据，以 M × 2 数组形式返回 slice_arr5 = b[1:2, 1:3] # 取第 1 - 2行（不含第2行），第 1 - 3 列（不含第3列）的矩阵数据
三、NumPy计算
import numpy as np a = [[80, 88], [82, 81], [84, 75], [86, 83], [75, 81]]
b = np.array(a) c = b > 80 # 条件判断
d = np.where(b < 80, '差', '优') # 三目运算 vmax = np.amax(b) # 最大值
colMax = np.amax(b, axis=0) # 每一列的最大值
rowMax = np.amax(b, axis=1) # 每一行的最大值 vmin = np.amin(b) # 最小值
colMin = np.amin(b, axis=0) # 每一列的最小值
rowMin = np.amin(b, axis=1) # 每一行的最小值 vmean = np.mean(b) # 平均值
colmean = np.mean(b, axis=0) # 每一列的平均数
rowmean = np.mean(b, axis=1) # 每一行的平均数 vstd = np.std(b) # 方差
colstd = np.std(b, axis=0) # 每一列的方差
rowstd = np.std(b, axis=1) # 每一行的方差 b[:, 0] = b[:, 0] + 5 # 结合切片理解，所有行、第0列，加5
四、 数据读写
import numpy as np src = [[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]] # save 和 load 以NumPy专用的二进制格式保存数据，它们会自动处理元素类型和形状等信息
# 如果文件路径末尾没有扩展名.npy或者是其他扩展名，该扩展名会被自动加上。
np.save('a', src)
a = np.load('a.npy')
print(a) # savez用于将多个数组保存到一个文件中，扩展名为.npz
# .npz是一个压缩文件
# 非关键字参数传递的数组会自动起名为arr_0, arr_1...
# load函数自动识别npz文件，并且返回一个类似于字典的对象，可以通过数组名作为关键字获取数组的内容
srcB = [[10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19]]
srcC = [[20, 21, 22, 23, 24], [25, 26, 27, 28, 29]]
np.savez('aa', src, srcB, C=srcC)
aa = np.load("aa.npz")
print(aa['arr_0'])
print(aa['arr_1'])
print(aa['C']) # loadtxt 和 savetxt 可以读写1维和2维的数组
np.savetxt("b.txt", src) # 缺省按照'%.18e'格式保存数据，以空格分隔
b = np.loadtxt("b.txt") np.savetxt("b.txt", src, fmt='%d', delimiter=',') # 整型，以逗号分隔
b = np.loadtxt("b.txt", delimiter=',') # load时也要指定为逗号分隔
五、 矩阵操作
import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
b = np.array([[10, 20], [30, 40], [50, 60]]) c = np.vstack((a, b)) # [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [10, 20], [30, 40], [50, 60]] 列数必须相同
d = np.hstack((a, b)) # [[1, 2, 10, 20], [3, 4, 30, 40], [5, 6, 50, 60]] 行数必须相同