简约而不简单|值得收藏的Numpy小抄表（含主要语法、代码）

Numpy是一个用python实现的科学计算的扩展程序库，包括：

• 1、一个强大的N维数组对象Array；
• 2、比较成熟的（广播）函数库；
• 3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；
• 4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。

NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。

本文整理了一个Numpy的小抄表，总结了Numpy的常用操作，可以收藏慢慢看。

安装Numpy

可以通过 Pip 或者 Anaconda安装Numpy:

$ pip install numpy

或

$ conda install numpy

本文目录

1. 基础

• 占位符
• 数组

• 增加或减少元素
• 合并数组
• 分割数组
• 数组形状变化

• 拷贝 /排序
• 数组操作
• 其他

• 数学计算

• 数学计算
• 比较
• 基础统计
• 更多

• 切片和子集
• 小技巧

基础

NumPy最常用的功能之一就是NumPy数组：列表和NumPy数组的最主要区别在于功能性和速度。

列表提供基本操作，但NumPy添加了FTTs、卷积、快速搜索、基本统计、线性代数、直方图等。

两者数据科学最重要的区别是能够用NumPy数组进行元素级计算。

​​axis 0​​ 通常指行

​​axis 1​​ 通常指列

占位符

举例：

import numpy as np


# 1 dimensional
x = np.array([1,2,3])
# 2 dimensional
y = np.array([(1,2,3),(4,5,6)])


x = np.arange(3)
>>> array([0, 1, 2])


y = np.arange(3.0)
>>> array([ 0.,  1.,  2.])


x = np.arange(3,7)
>>> array([3, 4, 5, 6])


y = np.arange(3,7,2)
>>> array([3, 5])

数组属性

数组属性

拷贝 /排序

举例

import numpy as np
# Sort sorts in ascending order
y = np.array([10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1])
y.sort()
print(y)
>>> [ 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10]

数组操作例程

增加或减少元素

举例

import numpy as np
# Append items to array
a = np.array([(1, 2, 3),(4, 5, 6)])
b = np.append(a, [(7, 8, 9)])
print(b)
>>> [1 2 3 4 5 6 7 8 9]


# Remove index 2 from previous array
print(np.delete(b, 2))
>>> [1 2 4 5 6 7 8 9]

组合数组

举例

import numpy as np
a = np.array([1, 3, 5])
b = np.array([2, 4, 6])


# Stack two arrays row-wise
print(np.vstack((a,b)))
>>> [[1 3 5]
     [2 4 6]]


# Stack two arrays column-wise
print(np.hstack((a,b)))
>>> [1 3 5 2 4 6]

分割数组

举例

# Split array into groups of ~3
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
print(np.array_split(a, 3))
>>> [array([1, 2, 3]), array([4, 5, 6]), array([7, 8])]

数组形状变化

操作

其他

举例

# Find inverse of a given matrix
>>> np.linalg.inv([[3,1],[2,4]])
array([[ 0.4, -0.1],
       [-0.2,  0.3]])

数学计算

操作

举例

# If a 1d array is added to a 2d array (or the other way), NumPy
# chooses the array with smaller dimension and adds it to the one
# with bigger dimension
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)])
print(np.add(a, b))
>>> [[2 4 6]
     [5 7 9]]
     
# Example of np.roots
# Consider a polynomial function (x-1)^2 = x^2 - 2*x + 1
# Whose roots are 1,1
>>> np.roots([1,-2,1])
array([1., 1.])
# Similarly x^2 - 4 = 0 has roots as x=±2
>>> np.roots([1,0,-4])
array([-2.,  2.])

比较

举例：

# Using comparison operators will create boolean NumPy arrays
z = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
c = z < 6
print(c)
>>> [ True  True  True  True  True False False False False False]

基本的统计

举例

# Statistics of an array
a = np.array([1, 1, 2, 5, 8, 10, 11, 12])


# Standard deviation
print(np.std(a))
>>> 4.2938910093294167


# Median
print(np.median(a))
>>> 6.5

更多

切片和子集

举例

b = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)])


# The index *before* the comma refers to *rows*,
# the index *after* the comma refers to *columns*
print(b[0:1, 2])
>>> [3]


print(b[:len(b), 2])
>>> [3 6]


print(b[0, :])
>>> [1 2 3]


print(b[0, 2:])
>>> [3]


print(b[:, 0])
>>> [1 4]


c = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)])
d = c[1:2, 0:2]
print(d)
>>> [[4 5]]

切片举例

import numpy as np
a1 = np.arange(0, 6)
a2 = np.arange(10, 16)
a3 = np.arange(20, 26)
a4 = np.arange(30, 36)
a5 = np.arange(40, 46)
a6 = np.arange(50, 56)
a = np.vstack((a1, a2, a3, a4, a5, a6))

生成矩阵和切片图示

小技巧

例子将会越来越多的，欢迎大家提交。

布尔索引 

# Index trick when working with two np-arrays
a = np.array([1,2,3,6,1,4,1])
b = np.array([5,6,7,8,3,1,2])


# Only saves a at index where b == 1
other_a = a[b == 1]
#Saves every spot in a except at index where b != 1
other_other_a = a[b != 1]

import numpy as np
x = np.array([4,6,8,1,2,6,9])
y = x > 5
print(x[y])
>>> [6 8 6 9]


# Even shorter
x = np.array([1, 2, 3, 4, 4, 35, 212, 5, 5, 6])
print(x[x < 5])
>>> [1 2 3 4 4]

• 【参考】

​​https://github.com/juliangaal/python-cheat-sheet​​