NumPy基础

1、在python环境中导入numpy包，并命名为np

[python]  ​​view plain​​​  ​​​copy​​

1. >>> import numpy as np

2、查看numpy版本和配置信息

[python]  ​​view plain​​​  ​​​copy​​

1. >>> print np.__version__
2. >>> np.__config__.show()

3、创建零向量，zeros函数

[python]  ​​view plain​​​  ​​​copy​​

1. >>> z=np.zeros((2,3))
2. >>> print z
3. [[ 0.  0.  0.]
4. 0.  0.  0.]]

4、将上面的零向量的第二行第三列元素置为1。注意python中行列下标是从0开始。

[python]  ​​view plain​​​  ​​​copy​​

1. >>>z[1,2]=1
2. >>> print z
3. [[ 0.  0.  0.]
4. 0.  0.  1.]]

5、arange函数，创建一个在给定范围的向量。

[python]  ​​view plain​​​  ​​​copy​​

1. >>> z=np.arange(1,101)    %1～100范围，注意不包括101
2. >>> print z

6、reshape函数，将array变形为矩阵

[python]  ​​view plain​​​  ​​​copy​​

1. >>> Z = np.arange(9).reshape(3,3)
2. >>> print Z
3. [[0 1 2]
4. 3 4 5]
5. 6 7 8]]

7、nonzero函数，寻找非0元素的下标

[python]  ​​view plain​​​  ​​​copy​​

1. >>> nz=np.nonzero([1,2,3,0,0,4,0])
2. >>> nz
3. (array([0, 1, 2, 5]),)

8、eye函数，生成单位向量

[python]  ​​view plain​​​  ​​​copy​​

1. >>> z=np.eye(3)
2. >>> print z
3. [[ 1.  0.  0.]
4. 0.  1.  0.]
5. 0.  0.  1.]]

9、diag函数，diagonal对角线。

[python]  ​​view plain​​​  ​​​copy​​

1. >>> z=np.diag([1,2,3,4],k=0)   %k=0，以[1,2,3,4]为对角线
2. >>> print z
3. [[1 0 0 0]
4. 0 2 0 0]
5. 0 0 3 0]
6. 0 0 0 4]]
7. 
   
8. >>> z=np.diag([1,2,3,4],k=1)   %k=1，[1,2,3,4]在对角线上一行
9. >>> print z
10. [[0 1 0 0 0]
11. 0 0 2 0 0]
12. 0 0 0 3 0]
13. 0 0 0 0 4]
14. 0 0 0 0 0]]
15. 
    
16. >>> z=np.diag([1,2,3,4],k=-1)  %k=-1，[1,2,3,4]在对角线下一行
17. >>> print z
18. [[0 0 0 0 0]
19. 1 0 0 0 0]
20. 0 2 0 0 0]
21. 0 0 3 0 0]
22. 0 0 0 4 0]]

10、random模块的random函数，生成随机数

[python]  ​​view plain​​​  ​​​copy​​

1. >>> Z = np.random.random((3,3))
2. >>> print Z
3. [[ 0.95171484  0.61394126  0.38864802]
4. 0.41943918  0.9398714   0.31608202]
5. 0.9993507   0.91717093  0.73002723]]

11、创建一个8*8的“棋盘”矩阵。

[python]  ​​view plain​​​  ​​​copy​​

1. >>> z=np.zeros((8,8),dtype=int)
2. >>> z[1::2,::2]=1     %1、3、5、7行&&0、2、4、6列的元素置为1
3. >>> print z
4. [[0 0 0 0 0 0 0 0]
5. 1 0 1 0 1 0 1 0]
6. 0 0 0 0 0 0 0 0]
7. 1 0 1 0 1 0 1 0]
8. 0 0 0 0 0 0 0 0]
9. 1 0 1 0 1 0 1 0]
10. 0 0 0 0 0 0 0 0]
11. 1 0 1 0 1 0 1 0]]
12. >>> z[::2,1::2]=1
13. >>> print z
14. [[0 1 0 1 0 1 0 1]
15. 1 0 1 0 1 0 1 0]
16. 0 1 0 1 0 1 0 1]
17. 1 0 1 0 1 0 1 0]
18. 0 1 0 1 0 1 0 1]
19. 1 0 1 0 1 0 1 0]
20. 0 1 0 1 0 1 0 1]
21. 1 0 1 0 1 0 1 0]]

12、min()、max()函数

[python]  ​​view plain​​​  ​​​copy​​

1. >>> z=np.random.random((10,10))
2. >>> zmin,zmax=z.min(),z.max()
3. >>> print zmin,zmax
4. 0.014230501632 0.99548760299

13、函数tile(A,reps),reps即重复的次数，不仅可以是数字，还可以是array。比如构造棋盘矩阵：

[python]  ​​view plain​​​  ​​​copy​​

1. >>> z=np.tile(np.array([[0,1],[0,1]]),(4,4))
2. >>> print z
3. [[0 1 0 1 0 1 0 1]
4. 0 1 0 1 0 1 0 1]
5. 0 1 0 1 0 1 0 1]
6. 0 1 0 1 0 1 0 1]
7. 0 1 0 1 0 1 0 1]
8. 0 1 0 1 0 1 0 1]
9. 0 1 0 1 0 1 0 1]
10. 0 1 0 1 0 1 0 1]]

14、归一化，将矩阵规格化到0～1，即最小的变成0，最大的变成1，最小与最大之间的等比缩放。

[python]  ​​view plain​​​  ​​​copy​​

1. >> Z = np.random.random((5,5))
2. >>> Zmax,Zmin = Z.max(), Z.min()
3. >>> Z = (Z - Zmin)/(Zmax - Zmin)
4. >>> print Z
5. [[ 0.          0.32173291  0.17607851  0.6270374
6. 
   
7. 0.95000808]
8. 0.49153473  0.70465605  0.61930085  0.00303294  1.
9. 
   
10. ]
11. 0.4680561   0.88742782  0.29899683  0.80704789
12. 
    
13. 0.12300414]
14. 0.05094248  0.23065875  0.82776775  0.07873239
15. 
    
16. 0.50644422]
17. 0.27417053  0.78679222  0.517819    0.5649124   0.4716856
18. 
    
19. ]]

15、矩阵点乘

[python]  ​​view plain​​​  ​​​copy​​

1. >>> z=np.dot(np.ones((5,3)),np.ones((3,2)))
2. >>> print z
3. [[ 3.  3.]
4. 3.  3.]
5. 3.  3.]
6. 3.  3.]
7. 3.  3.]]

16、矩阵相加，5*5矩阵+1*5的向量，相当于每一行都加上1*5矩阵

[python]  ​​view plain​​​  ​​​copy​​

1. >>> Z = np.zeros((5,5))
2. >>> Z += np.arange(5)
3. >>> print Z
4. [[ 0.  1.  2.  3.  4.]
5. 0.  1.  2.  3.  4.]
6. 0.  1.  2.  3.  4.]
7. 0.  1.  2.  3.  4.]
8. 0.  1.  2.  3.  4.]]

17、linspace（线性等分向量（linear space）函数，在给定区间中生成均匀分布的给定个数。
函数原型 linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False)

[python]  ​​view plain​​​  ​​​copy​​

1. >>> Z = np.linspace(0,10,11,endpoint=True, retstep=False)
2. >>> print Z
3. [  0.   1.   2.   3.   4.   5.   6.   7.   8.   9.  10.]

生成0~10之间均匀分布的11个数，包括0和1。

若endpoint=False,则10不包括在里面。

若retstep=False，会同时返回均匀区间中每两个数的间隔。

18、sort函数。调用random模块中的random函数生成10个随机数，然后sort排序。

[python]  ​​view plain​​​  ​​​copy​​

1. >>> Z = np.random.random(10)
2. >>> Z.sort()
3. >>> print Z
4. [ 0.15978787  0.28050494  0.35865916  0.40047826  0.45141311
5. 0.4828367   0.66133575  0.66775779  0.69278544  0.98095989]

19、allclose函数，判断两个array在误差范围内是否相等

函数原型allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08)，若absolute(a - b) <= (atol + rtol * absolute(b))则相等。

[python]  ​​view plain​​​  ​​​copy​​

1. A = np.random.randint(0,2,5)
2. B = np.random.randint(0,2,5)
3. equal = np.allclose(A,B)
4. print equal

20、mean函数，求平均值

[python]  ​​view plain​​​  ​​​copy​​

1. >>> Z = np.random.random(30)
2. >>> m = Z.mean()
3. >>> print m
4. 0.362299527973
5. 
   
6. >>> A = np.random.randint(0,2,5)
7. >>> B = np.random.randint(0,2,5)
8. >>> equal = np.allclose(A,B)
9. >>> print equal
10. False
11. 
    

注：randint(min,max,num)生成大小为num的array，数值范围min～max