Numpy简单应用

创建一个一维数组

a = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
b = np.array((0, 1, 2, 3, 4))
c = np.arange(5)
d = np.linspace(0, 2*np.pi, 5)

print(a)  >>>[0 1 2 3 4]
print(b)  >>>[0 1 2 3 4]
print(c)  >>>[0 1 2 3 4]
print(d)  >>>[ 0. 1.57079633  3.14159265  4.71238898  6.28318531]
print(a[3])  >>>3

创建一个二维数组

a = np.array([[11, 12, 13, 14, 15],
              [16, 17, 18, 19, 20],
              [21, 22, 23, 24, 25],
              [26, 27, 28 ,29, 30],
              [31, 32, 33, 34, 35]])
print(a[2,4]) # >>>25

数组切片

print(a[0, 1:4]) # >>>[12 13 14]
print(a[1:4, 0]) # >>>[16 21 26]
print(a[::2,::2]) # >>>[[11 13 15]  间隔索引为2
                  #     [21 23 25]
                  #     [31 33 35]]
print(a[:, 1]) # >>>[12 17 22 27 32]

查看数组属性

a = np.array([[11, 12, 13, 14, 15],
              [16, 17, 18, 19, 20],
              [21, 22, 23, 24, 25],
              [26, 27, 28 ,29, 30],
              [31, 32, 33, 34, 35]])

print(type(a)) # >>><class 'numpy.ndarray'>
print(a.dtype) # >>>int64
print(a.size) # >>>25
print(a.shape) # >>>(5, 5) 形状
print(a.itemsize) # >>>8 每个元素占用的字节
print(a.ndim) # >>>2
print(a.nbytes) # >>>200 总共占用多少个字节

数组操作

a = np.arange(25)
a = a.reshape((5, 5))
b = np.array([10, 62, 1, 14, 2, 56, 79, 2, 1, 45,
              4, 92, 5, 55, 63, 43, 35, 6, 53, 24,
              56, 3, 56, 44, 78])
b = b.reshape((5,5))
print(a + b)
print(a - b)
print(a * b)
print(a / b)
print(a ** 2)
print(a < b) 在后面的布尔屏蔽很有用
print(a > b)
print(a.dot(b))
除了 dot() 之外，这些操作符都是对数组进行逐元素运算。比如 (a, b, c) + (d, e, f) 的结果就是 (a+d, b+e, c+f)。它将分别对每一个元素进行配对，然后对它们进行运算。它返回的结果是一个数组。注意，当使用逻辑运算符比如 “<” 和 “>” 的时候，返回的将是一个布尔型数组，这点有一个很好的用处
dot() 函数计算两个数组的点积。它返回的是一个标量（只有大小没有方向的一个值）而不是数组。

数组特殊运算符

a = np.arange(10)

print(a.sum()) # >>>45
print(a.min()) # >>>0
print(a.max()) # >>>9
print(a.cumsum()) # >>>[ 0  1  3  6 10 15 21 28 36 45]
sum()、min()和max()函数的作用非常明显。将所有元素相加，找出最小和最大元素。

然而，cumsum()函数就不那么明显了。它将像sum()这样的每个元素相加，但是它首先将第一个元素和第二个元素相加，并将计算结果存储在一个列表中，然后将该结果添加到第三个元素中，然后再将该结果存储在一个列表中。这将对数组中的所有元素执行此操作，并返回作为列表的数组之和的运行总数。

索引进阶、花式索引

a = np.arange(0, 100, 10)
indices = [1, 5, -1]
b = a[indices]
print(a) # >>>[ 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90]
print(b) # >>>[10 50 90]

布尔屏蔽

import matplotlib.pyplot as plt

a = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50)
b = np.sin(a)
plt.plot(a,b)
mask = b >= 0
plt.plot(a[mask], b[mask], 'bo')
mask = (b >= 0) & (a <= np.pi / 2)
plt.plot(a[mask], b[mask], 'go')
plt.show()
上面的示例显示了如何进行布尔屏蔽。你所要做的就是将数组传递给涉及数组的条件，它将为你提供一个值的数组，为该条件返回true。

缺省索引

不完全索引是从多维数组的第一个维度获取索引或切片的一种方便方法。例如，如果数组a=[1，2，3，4，5]，[6，7，8，9，10]，那么[3]将在数组的第一个维度中给出索引为3的元素，这里是值4。
# Incomplete Indexing
a = np.arange(0, 100, 10)
b = a[:5]
c = a[a >= 50]
print(b) # >>>[ 0 10 20 30 40]
print(c) # >>>[50 60 70 80 90]

where函数

where() 函数是另外一个根据条件返回数组中的值的有效方法。只需要把条件传递给它，它就会返回一个使得条件为真的元素的列表。
# Where
a = np.arange(0, 100, 10)
b = np.where(a < 50) 
c = np.where(a >= 50)[0]
print(b) # >>>(array([0, 1, 2, 3, 4]),)
print(c) # >>>[5 6 7 8 9]
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