NumPy是Python 中一个非常重要的第三方库
它不仅是 Python 中使用最多的第三方库，而且还是 SciPy、Pandas 等数据科学的基础 库。它所提供的数据结构比 Python 自身的“更高级、更高效”，可以这么说，NumPy 所 提供的数据结构是 Python 数据分析的基础。
使用 NumPy 让你的 Python 科学计算更高效
为什么要用 NumPy 数组结构而不是 Python 本身的列表 list？这是因为列表 list 的元素在 系统内存中是分散存储的，而 NumPy 数组存储在一个均匀连续的内存块中。这样数组计 算遍历所有的元素，不像列表 list 还需要对内存地址进行查找，从而节省了计算资源。另外在内存访问模式中，缓存会直接把字节块从 RAM 加载到 CPU 寄存器中。因为数据连 续的存储在内存中，NumPy 直接利用现代 CPU 的矢量化指令计算，加载寄存器中的多个 连续浮点数。另外 NumPy 中的矩阵计算可以采用多线程的方式，充分利用多核 CPU 计算资源，大大提升了计算效率。
当然除了使用 NumPy 外，你还需要一些技巧来提升内存和提高计算资源的利用率。一个 重要的规则就是：避免采用隐式拷贝，而是采用就地操作的方式。举个例子，如果我想让一 个数值 x 是原来的两倍，可以直接写成 x*=2，而不要写成 y=x*2。这样速度能快到 2 倍甚至更多。
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) b[1,1]=10
numpy 中的字符编码来表示数据类型的定义，比如 i 代表整数，f 代表 单精度浮点数，S 代表字符串，S32 代表的是 32 个字符的字符串
##通过函数 shape 属性获得数组的大小，通过 dtype获得元素的属性。 print(a.shape) print(b.shape) print(a.dtype) print(b)
# np.arange 和 np.linspace 起到的作用是一样的，都是创建等差数组。这两个数组的结果x1,x2 # 都是 [1 3 5 7 9]。结果相同，但是你能看出来创建的方式是不同的。 x1 = np.arange(1,11,2) x2 = np.linspace(1,9,5) print (x1) print (x2) # 通过 NumPy 可以自由地创建等差数组，同时也可以进行加、减、乘、除、求 n 次方和取余数。 print (np.add(x1, x2)) print (np.subtract(x1, x2)) print (np.multiply(x1, x2)) print (np.divide(x1, x2)) print (np.power(x1, x2)) print (np.remainder(x1, x2))
# 计数组 / 矩阵中的最大值函数 amax()，最小值函数 amin() # amin() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值。对于一个二维数组 a，amin(a) 指的是 # 数组中全部元素的最小值，amin(a,0) 是延着 axis=0 轴的最小值，axis=0 轴是把元素看成 # 了 [1,4,7], [2,5,8], [3,6,9] 三个元素，所以最小值为 [1,2,3]，amin(a,1) 是延着 axis=1 轴 # 的最小值，axis=1 轴是把元素看成了 [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] 三个元素，所以最小值为 # [1,4,7]。同理 amax() 是计算数组中元素沿指定轴的最大值。 a = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) print (np.amin(a)) print (np.amin(a,0)) print (np.amin(a,1)) print (np.amax(a)) print (np.amax(a,0)) print (np.amax(a,1))
# 统计最大值与最小值之差 ptp() # 对于相同的数组 a，np.ptp(a) 可以统计数组中最大值与最小值的差，即 9-1=8。同样 # ptp(a,0) 统计的是沿着 axis=0 轴的最大值与最小值之差，即 7-1=6（当然 8-2=6,9- # 3=6，第三行减去第一行的 ptp 差均为 6），ptp(a,1) 统计的是沿着 axis=1 轴的最大值与 # 最小值之差，即 3-1=2（当然 6-4=2, 9-7=2，即第三列与第一列的 ptp 差均为 2） a = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) print (np.ptp(a)) print (np.ptp(a,0)) print (np.ptp(a,1))
# 统计数组的百分位数 percentile() a = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) print (np.percentile(a, 50)) print (np.percentile(a, 50, axis=0)) print (np.percentile(a, 50, axis=1))
# 统计数组中的中位数 median()、平均数 mean() a = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) # 求中位数 print (np.median(a)) print (np.median(a, axis=0)) print (np.median(a, axis=1)) # 求平均数 print (np.mean(a)) print (np.mean(a, axis=0)) print (np.mean(a, axis=1))
# 统计数组中的加权平均值 average() a = np.array([1,2,3,4]) wts = np.array([1,2,3,4]) print (np.average(a)) print (np.average(a,weights=wts))
# 统计数组中的标准差 std()、方差 var() a = np.array([1,2,3,4]) print (np.std(a)) print (np.var(a))
# sort(a, axis=-1, kind=‘quicksort’, order=None)，默认情况下使用 # 的是快速排序；在 kind 里，可以指定 quicksort、mergesort、heapsort 分别表示快速排 # 序、合并排序、堆排序。同样 axis 默认是 -1，即沿着数组的最后一个轴进行排序，也可以 # 取不同的 axis 轴，或者 axis=None 代表采用扁平化的方式作为一个向量进行排序。另外 # order 字段，对于结构化的数组可以指定按照某个字段进行排序。 a = np.array([[4,3,2],[2,4,1]]) print (np.sort(a)) print (np.sort(a, axis=None)) print (np.sort(a, axis=0)) print (np.sort(a, axis=1))
