第四章 Numpy模块的使用.pptx

第四章Numpy模块的使用Numpy简介NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。使用NumPy，开发人员可以执行以下操作：（1）数组的算数和逻辑运算。（2）傅立叶变换和用于图形操作的例程。（3）与线性代数有关的操作。 NumPy 拥有线性代数和随机数生成的内置函数。01 数组的创建与操作目 录02 数组的基本运算方法03 常用数学和统计函数04 线性代数的求解05 伪随机数的生成数组的创建与操作01列表只是一种数据的存储容器，它不具有任何计算能力！ 一：数组的创建的背景数组的创建与操作01有没有更好的方法呢 数组的创建的背景数组的创建与操作01借助于array函数可以将列表或元组转换为数组 二：一维数组的创建数组的创建与操作01# 基于嵌套列表创建二维数组arr1 = np.array([[1,3,5,7], [2,4,6,8], [11,13,15,17], [12,14,16,18], [100,101,102,103]])# 基于嵌套元组创建二维数组arr2 = np.array(((8.5,6,4.1,2,0.7),(1.5,3,5.4,7.3,9), (3.2,3,3.8,3,3),(11.2,13.4,15.6,17.8,19)))# 二维数组的打印结果print(arr1,\n)print(arr2)out:[[ 1 3 5 7] [ 2 4 6 8] [ 11 13 15 17] [ 12 14 16 18] [100 101 102 103]] [[ 8.5 6. 4.1 2. 0.7] [ 1.5 3. 5.4 7.3 9. ] [ 3.2 3. 3.8 3. 3. ] [11.2 13.4 15.6 17.8 19. ]] 三：二维数组的创建数组的创建与操作011）在一维数组中，列表的所有索引方法都可以使用在数组中，而且还可以将任意位置的索引组装为列表，用作对应元素的获取；2）在二维数组中，位置索引必须写成[rows,cols]的形式，方括号的前半部分用于锁定二维数组的行索引，后半部分用于锁定数组的列索引；3）如果需要获取二维数组的所有行或列元素，那么，对应的行索引或列索引需要用英文状态的冒号表示； 四：数组元素的返回数组的创建与操作01# 一维数组arr1 = np.array([3,10,8,7,34,11,28,72])# 一维数组元素的获取print(arr1[[2,3,5,7]])?# 二维数组元素的获取arr2 = np.array(((8.5,6,4.1,2,0.7),(1.5,3,5.4,7.3,9), (3.2,3,3.8,3,3),(11.2,13.4,15.6,17.8,19)))# 第2行第3列元素print(arr2[1,2])# 第3行所有元素print(arr2[2,:])# 第2列所有元素print(arr2[:,1])# 第2至4行，2至5列print(arr2[1:4,1:5])out:[ 8 7 11 72]5.4[ 3.2 3. 3.8 3. 3. ][ 6. 3. 3. 13.4][[ 3. 5.4 7.3 9. ] [ 3. 3.8 3. 3. ] [ 13.4 15.6 17.8 19. ]] 数组元素的返回数组的创建与操作01若要从数组中同时取出某几行和某几列，通过[rows,cols]的索引方式就无效了。可以使用ix_函数来实现，ix以轴为单位进行遍历，而非单点遍历。# 取出第一行、最后一行和第二列、第四列构成的数组arr2 = np.array(((8.5,6,4.1,2,0.7),(1.5,3,5.4,7.3,9), (3.2,3,3.8,3,3),(11.2,13.4,15.6,17.8,19)))print(arr2[[0,-1],[1,3]])print(arr2[np.ix_([0,-1],[1,3])])out:[6. 17.8][[ 6. 2.] [13.4 17.8]] 数组元素的返回数组的创建与操作01ndim：返回数组的维数（返回1，表示1维数组；返回2，表示二维数组）shape：返回数组的行列数（返回结果为元组结构）dtype：返回数组元素的数据类型size：返回数组元素的个数 五：数组的常用属性数组的创建与操作01# 读入数据stu_score = np.genfromtxt(fname = rstu_score.txt, delimiter=\t ,skip