numpy库的使用
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目录：
一；介绍
二；创建ndarray
三；导入库
四；创建一维数组
五；创建二维数组
六；数组类型
七；查看数组信息
八；reshape()函数调整数组大小
九；empty()函数创建空数组
十；zeros()函数创建全0数组
十一；ones()函数创建全1数组
十二；arange()函数
十三；linspace()函数
十四；random模块创建随机数组
十五；其它类型转成ndarray类型
十六；截取数组
十七；复制数组
十八；遍历数组
十九；条件运算
二十；统计运算的函数
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一；介绍
numpy库是机器学习里面十分常用的一个库，支持各种数组、矩阵运算。
numpy的强大功能主要基于底层的一个ndarray结构，可以生成N维数组对象。
ndarray内部构成如下：
1；数组形状shape:一个表示数组各维大小的整数元祖。
2；数组数据data:一个指向内存中数据的指针。
3；数据类型dtype:一个描述数组的类型对象。
4；跨度strides:一个元祖，表示当前维度移动到下一个位置需要跨越的字节数。
5；数组顺序order:访问数组元素的主顺序，如’C’为行主序，’F’为列主序等。
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二；创建ndarray
用array函数：
numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order=None,subok=False,ndmin=0)
array函数中的参数各有不同的作用，可以定义出不同的数组。
1；object:数组或嵌套的数列
2；dtype:数组元素的数据类型，可自己定义
3；copy:对象是否需要复制，可定义
4；order:创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A为任意方向（默认）
5；subok:默认返回一个与基类类型一致的数组
6；ndmin:指定生成数组的最小维度
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三；导入库
import numpy as np
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四；创建一维数组
python一般是用列表来创建数组。
所以可以用列表来创建一个一维数组。
这就是一个一维数组了。
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五；创建二维数组
二维数组同样用的最多的是列表，但需要在列表中包含列表，这样就可以实现二维数组了。
比如：
除了一维和二维，还可以创造三维数组，即列表中包含包含列表的列表，不过不是很常用。
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六；数组类型
可以用dtype给数组设定不同的类型，比如：
通过上面的代码，就将dtype设置为了64位的float类型。
dtype可以设置以下的类型：
在上面的表中，类型后面的数字8,16,32,64等，其实可以理解数组中的每一个元素必须在2^8,2^16,2^32,2^64这样的一个限定范围内。
而int和uint则是有符号和无符号的区别，其实说白了，int型会出现负数，而uint只有正数，上面表中就可以看到，int的范围类型都是在负数到正数之间，而uint则是大于等于0。当然，如果在uint中输入负值也没错，它会自动帮你转成在范围之内的正值。
比如：
-1就被转成了255。而255其实等于2^8-1，正好是uint8范围内的最后一位数。
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七；查看数组信息
有时需要查看数据的一个信息怎么办，可以这样：
shape会输出这是一个n*m的矩阵。（n是行,m是列）。
data会输出数据的储存位置。
size会输出数组的大小，比如上面的数组中有9个元素，则输出9。
ndim会输出数据的维度，比如上面就是一个2维数组。
type()会输出数据的类型，可以看到，这是一个numpy.ndarray类型。
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八；reshape()函数调整数组大小
用reshape()函数，可以调整数组大小，让一个23的数组变成32的数组。
比如：
可以看到，输出值上面是一个23的数组，而下面则变成了32的数组。
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九；empty()函数创建空数组
比如：
可以看到，用empty创建了一个24的空数组（注意：[2,4]这个参数和之前array()函数中不同，这里指的是创建一个24的空数组）。
dtype=np.int8，表示创建一个整数的空数组，而数组中的数字全部都会是在0~2^8-1范围内随机的未初始化的整数。
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十；zeros()函数创建全0数组
zeros()函数其实和empty()函数差不多，区别在于zeros()创建出来的数组中的每个元素都是0。
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十一；ones()函数创建全1数组
ones()函数和zeros()函数差不多，只不过数组中每个元素都是1而已。
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十二；arange()函数
arange()和python的内置函数range()几乎一样。
比如这样一段代码，用arange()函数生成了0到9的一个列表。
当然，后面我还用了reshape()函数调整为了一个2*5的数组，用起来也很是方便。
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十三；linspace()函数
linspace()函数和arange()函数其实差不多，区别在于linspace对于细微的取值更加方便。
我设置的参数有三个，0,6和12。这表示要在0和6之间输出12个等间隔的数组成的列表，所以这个时候就不需要像arange()函数一样考虑步长，而只要考虑你需要在这个区间范围内取多少个值就行了。
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十四；random模块创建随机数组
numpy库在子模块random中提供了随机数函数。
常见的随机数函数有randint、rand。（这两个函数的作用各不相同）
比如我要创建一个随机数在1~10之间的4*4的数组，可以用randint创建，有以下代码：
可以看到，数组中的每一个元素，都是1~10之间的随机数。（可以等于1，但不等于10）
再比如rand()函数，在rand()函数参数中写上23，便会产生一个23的数组，数组中的每一位元素都是0.0~1.0之间的随机数，如下：
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十五；其它类型转成ndarray类型
可以直接用array()函数进行转化，比如：
在上面中，将a用array()函数转化后，原本是list类型就变成了numpy.ndarray类型。而且从下面可以看到，这两个类型的输出格式是不一样的。
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十六；截取数组
可以用类似切片的方法，从一个数组中截取部分数组。比如我从一个44的数组中，截取出一个23的数组。
这样就成功的截取出了4*4数组中的一部分，可以通过调整参数，任意进行截取其中的部分数组。
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十七；复制数组
一共有三种方法可以复制数组。
一种是进行切片的方式复制，第二种是利用copy()函数复制。
如下：
a1和a2分别代表两种复制方法，都可以得到和原来一模一样的数组。
那可不可以直接用等号进行复制数组呢？
试一试：
可以看到，a和a3的输出结果是一样的，可当我想要改变a3中[0][0]这个位置的值的时候，却连a的值也一起改变了，这说明用a和a3根本就是同一个东西，只不过a3相当于是a的别名，但它们所代表的都是同一个东西。而这并不是复制，只是给数组a取了个别名而已，所以称不上是复制。
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十八；遍历数组
如果是二维数组的话，可以用双重for循环进行遍历。
最外围的是对行进行循环，最里面的是对列进行循环。
比如：
这样一个双重for循环，就可以输出数组中的每一个元素的值了。用双重for循环可以很方便的对元素中的每一个值进行操作。
其实不使用双重for循环也可以，numpy里面有一个nditer()函数可以对数组进行遍历。
比如：
用nditer()函数也可以做到对数组的遍历。不过用nditer()函数输出有一个缺点，那就是把数组进行转置过后，仍然会输出同样的值，也就是顺序不变。所以还是用双重for循环更加保险一点，不容易出错。
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十九；条件运算
条件运算也很有用，比如这样：
进行一个条件判断，就可以输出一个判断条件是否满足的这样一个数组，不满足的元素是False，而满足的元素是True，一眼看过去就很清晰明了。
当然，我还可以进行其它操作，比如这样：
所有>=3的元素都变成了10，所有
Original: https://blog.csdn.net/oyqho/article/details/127819811
Author: oyqho
Title: numpy库的使用
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