NumPy 数组过滤
从现有数组中取出一些元素并从中创建新数组称为过滤（filtering）。
在 NumPy 中，我们使用布尔索引列表来过滤数组。
布尔索引列表是与数组中的索引相对应的布尔值列表。
如果索引处的值为 True，则该元素包含在过滤后的数组中；如果索引处的值为 False，则该元素将从过滤后的数组中排除。
实例
用索引 0 和 2、4 上的元素创建一个数组：
import numpy as np arr = np.array([61, 62, 63, 64, 65]) x = [True, False, True, False, True] newarr = arr[x] print(newarr)
上例将返回 [61, 63, 65]，为什么？
因为新过滤器仅包含过滤器数组有值 True 的值，所以在这种情况下，索引为 0 和 2、4。
创建过滤器数组
在上例中，我们对 True 和 False 值进行了硬编码，但通常的用途是根据条件创建过滤器数组。
实例
创建一个仅返回大于 62 的值的过滤器数组：
import numpy as np arr = np.array([61, 62, 63, 64, 65]) # 创建一个空列表 filter_arr = [] # 遍历 arr 中的每个元素 for element in arr: # 如果元素大于 62，则将值设置为 True，否则为 False： if element > 62: filter_arr.append(True) else: filter_arr.append(False) newarr = arr[filter_arr] print(filter_arr) print(newarr)
实例
创建一个过滤器数组，该数组仅返回原始数组中的偶数元素：
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) # 创建一个空列表 filter_arr = [] # 遍历 arr 中的每个元素 for element in arr: # 如果元素可以被 2 整除，则将值设置为 True，否则设置为 False if element % 2 == 0: filter_arr.append(True) else: filter_arr.append(False) newarr = arr[filter_arr] print(filter_arr) print(newarr)
直接从数组创建过滤器
上例是 NumPy 中非常常见的任务，NumPy 提供了解决该问题的好方法。
我们可以在条件中直接替换数组而不是 iterable 变量，它会如我们期望地那样工作。
实例
创建一个仅返回大于 62 的值的过滤器数组：
import numpy as np arr = np.array([61, 62, 63, 64, 65]) filter_arr = arr > 62 newarr = arr[filter_arr] print(filter_arr) print(newarr)
实例
创建一个过滤器数组，该数组仅返回原始数组中的偶数元素：
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) filter_arr = arr % 2 == 0 newarr = arr[filter_arr] print(filter_arr) print(newarr)
NumPy 中的随机数
什么是随机数？
随机数并不意味着每次都有不同的数字。随机意味着无法在逻辑上预测的事物。
伪随机和真随机
计算机在程序上工作，程序是权威的指令集。因此，这意味着必须有某种算法来生成随机数。
如果存在生成随机数的程序，则可以预测它，因此它就不是真正的随机数。
通过生成算法生成的随机数称为伪随机数。
我们可以生成真正的随机数吗？
是的。为了在我们的计算机上生成一个真正的随机数，我们需要从某个外部来源获取随机数据。外部来源通常是我们的击键、鼠标移动、网络数据等。
我们不需要真正的随机数，除非它与安全性（例如加密密钥）有关或应用的基础是随机性（例如数字轮盘赌轮）。
在本教程中，我们将使用伪随机数。
生成随机数
NumPy 提供了 random 模块来处理随机数。
实例
生成一个 0 到 100 之间的随机整数：
from numpy import random x = random.randint(100) print(x)
生成随机浮点
random 模块的 rand() 方法返回 0 到 1 之间的随机浮点数。
实例
生成一个 0 到 100 之间的随机浮点数：
from numpy import random x = random.rand() print(x)
生成随机数组
在 NumPy 中，我们可以使用上例中的两种方法来创建随机数组。
整数
randint() 方法接受 size 参数，您可以在其中指定数组的形状。
实例
生成一个 1-D 数组，其中包含 5 个从 0 到 100 之间的随机整数：
from numpy import random x=random.randint(100, size=(5)) print(x)
实例
生成有 3 行的 2-D 数组，每行包含 5 个从 0 到 100 之间的随机整数：
from numpy import random x = random.randint(100, size=(3, 5)) print(x)
浮点数
rand() 方法还允许您指定数组的形状。
实例
生成包含 5 个随机浮点数的 1-D 数组：
from numpy import random x = random.rand(5) print(x)
实例
生成有 3 行的 2-D 数组，每行包含 5 个随机数：
from numpy import random x = random.rand(3, 5) print(x)
从数组生成随机数
choice() 方法使您可以基于值数组生成随机值。
choice() 方法将数组作为参数，并随机返回其中一个值。
实例
返回数组中的值之一：
from numpy import random x = random.choice([3, 5, 7, 9]) print(x)
choice() 方法还允许您返回一个值数组。
请添加一个 size 参数以指定数组的形状。
实例
生成由数组参数（3、5、7 和 9）中的值组成的二维数组：
from numpy import random x = random.choice([3, 5, 7, 9], size=(3, 5)) print(x)
NumPy ufuncs
什么是 ufuncs？
ufuncs 指的是“通用函数”（Universal Functions），它们是对 ndarray 对象进行操作的 NumPy 函数。
为什么要使用 ufuncs？
ufunc 用于在 NumPy 中实现矢量化，这比迭代元素要快得多。
它们还提供广播和其他方法，例如减少、累加等，它们对计算非常有帮助。
ufuncs 还接受其他参数，比如：
where 布尔值数组或条件，用于定义应在何处进行操作。
dtype 定义元素的返回类型。
out 返回值应被复制到的输出数组。
什么是向量化？
将迭代语句转换为基于向量的操作称为向量化。
由于现代 CPU 已针对此类操作进行了优化，因此速度更快。
对两个列表的元素进行相加：
list 1: [1, 2, 3, 4]
list 2: [4, 5, 6, 7]
一种方法是遍历两个列表，然后对每个元素求和。
实例
如果没有 ufunc，我们可以使用 Python 的内置 zip() 方法：
x = [1, 2, 3, 4] y = [4, 5, 6, 7] z = [] for i, j in zip(x, y): z.append(i + j) print(z)
对此，NumPy 有一个 ufunc，名为 add(x, y)，它会输出相同的结果。
实例
通过 ufunc，我们可以使用 add() 函数：
import numpy as np x = [1, 2, 3, 4] y = [4, 5, 6, 7] z = np.add(x, y) print(z)
总结
我们的numpy学习结束。
