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作者 | 天元浪子

来历 | CSDN博客

0. 前语

大约七八年前,我从前用 pyOpenGL 画过地球磁层顶的三维模型,这段代码至今仍然还运转在某科研机构里。在那之前,我一向觉得自己是一个合(you)格(xiu)的 python 程序员,好像无所不能。但磁层顶模型的显现作用令我懊丧——尽管这个模型只要十几万个极点,拖拽、缩放却十分卡顿。终究,我把极点数量删减到两万左右,以统筹模型质量和响应速度,才牵强交付了这个使命。从此我开端置疑 python 的功用,乃至一度置疑 python 是否仍是我的首选东西。

走运的是,后来我遇到了 numpy 这个神器。numpy 是 python 科学核算的根底软件包,供给多了维数组目标,多种派生目标(掩码数组、矩阵等)以及用于快速操作数组的函数及 API,它包括数学、逻辑、数组形状改换、排序、挑选、I/O 、离散傅立叶改换、根本线性代数、根本核算运算、随机模仿等等。

了解 numpy之后,我才想了解最初磁层顶的三维模型之所以慢,是由于运用了 list(python 数组)而不是 ndarray(numpy 数组)存储数据。有了 numpy,python 程序员才有或许写出比美 C 言语运转速度的代码。了解 numpy,才干学会运用 pyOpenGL / pyOpenCV / pandas / matplotlib 等数据处理及可视化的模块。

事实上,numpy 的数据安排结构,尤其是数组(numpy.ndarray),简直已经成为一切数据处理与可视化模块的标准数据结构了(这一点,相似于在机器学习范畴 python 简直已经成为首选东西言语)。越来越多的根据 python 的科学和数学软件包运用 numpy 数组,尽管这些东西一般都支撑 python 的原生数组作为参数,但它们在处理之前会仍是会将输入的数组转换为 numpy 的数组,而且也一般输出为 numpy 数组。在 python 的圈子里,numpy 的重要性和普遍性日趋增强。换句话说,为了高效地运用当今科学/数学根据 python 的东西(大部分的科学核算东西),你只知道怎么运用 python 的原生数组类型是不行的,还需求知道怎么运用 numpy 数组。

总结:在这个 AI 和 ML 霸屏的年代,假设不明白 numpy,请甭说自己是 python 程序员。

1. list VS ndarray

numpy 的中心是韩颖玥 ndarray 目标(numpy 数组),它封装了 python 原生的同数据类型的 n 维数组(python 数组)。numpy 数组和 python 数组之间有几个重要的差异:

  • numpy 数组一旦创立,其元素数量就不能再改动了。增删 ndarray 元素的操作,意味着创立一个新数组并删去本来的数组。python 数组的元素则能够动态增减。
  • numpy 数组中的元素都需求具有相同的数据类型,因而在内存中的巨细相同。python 数组则无此要求。
  • numpy 数组的办法涵盖了许多数学运算和杂乱操作,许多办法在最外层的 numpy 命名空间中都有对应的映射函数。和 python 数组比较,numpy 数组的办法功用更强壮,履行功率更高,代码更简练。

但是,以上的差异并没有真实表现出 ndarray 的优势之地点,ndarray 的精华在于 numpy 的两大特征:矢量化(vectorization)和播送(broadcast)。矢量化能够了解为代码中没有显式的循环、索引等,播送能够了解为隐式地对每个元素施行操作。矢量化和播送了解起来有点笼统,咱们仍是举个栗子来阐明一下吧。

**例题 ** a 和 b 是等长的两个整数数组,求 a 和 b 对应元素之积组成的数组。

1. 用 python 数组完成:

c = list

fori in range( len(a)):

c. append(a[i]*b[i])

2. 用 numpy 数组完成:

  1. c= a*b

c= a*b

这个栗子是不是表现了矢量化和播送的强壮力气呢?请细心领会!

总结

  • 矢量化代码更简练,更易于阅览
  • 更少的代码行一般意味着更少的过错
  • 代码更接近于标准的数学符号
  • 矢量化代码更 pythonic

2. dtype AND shape

子曰:找目标先了解品德,学目标先了解特点。ndarray 目标有许多特点,详见下表。

根据以下三个原因,我以为,dtype 和 shape 是 ndarray 最重要的两个特点,重要到简直能够疏忽其他的特点。

  • 咱们趟过的坑,简直都是 dtype 挖的
  • 咱们的苍茫,简直都是由于 shape 和咱们希望的不相同
  • 咱们的作业,许多都是在改动 shape

ndarray.ast杨玉娣ype 能够修正元素类型, ndarray.reshape 能够从头界说数组的结构,这两个办法的重要性和其对应的特点相同。记住这两个特点和对应的两个办法,就算是登堂入室了。想了解 numpy 支撑的元素类型,请点击《数学建模三剑客MSN》

3. 创立数组(1) 创立简略数组

numpy.array( object, dtype=None, copy= True, order=None, subok= False, ndmin= 0)

numpy.empty(shape, dtype=float, order= 'C')

numpy.zeros(shape, dtype=float, order= 'C')

numpy.ones(shape, dtype=float, order= 'C')

numpy.eye(N, M=None, k= 0, dtype=float, order= 'C')

运用示例:

>>> importnumpyasnp

>>>>免费音乐下载,猪肝-雷火电竞app|下载; np.array( [1, 2, 3])

array( [1, 2, 3])

>>> np.empty((2, 3))

array( [[2.12199579e-314, 6.36598737e-314, 1.06099790e-313],

[1.48539705e-313, 1.90979621e-313, 2.33419537e-313]])

>>> np.zeros(2)

array( [0., 0.])

>>> np.ones(2)

array( [1., 1.])

>>> np.eye(3)

array( [[1., 0., 0.],

[0., 1., 0.],

[0., 0., 1.]])

(2) 创立随机数组

numpy.random.random(size= None)

numpy.random.randint(low, high= None, size= None, dtype= 'l')

运用示例:

>>> np. random. random( 3)

array([ 0.29334156, 0.45858765, 0.99297047])

>>> np. random.randint( 2, size= 10)

array([ 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0])

>>> np. ran余念邵衍dom.randint( 5, size=( 2, 4))

array( [[4, 0, 2, 1],

[3, 2, 2, 0]])

>>> np. random.randint( 3, 10,( 2, 4))

array( [[4, 8, 9, 6],

[7, 7, 7, 9]])

(3) 在数值规模内创立数组

numpy.arange( start, stop, step, dtype= None)

numpy.linspace( 本特四号start, stop, num= 50, endpoint= True, retstep= False, dtype= None)

numpy.logspace( start, stop, num= 50, endpoint= True, base= 10.0, dtype= None)

运用示例:

>>> np.arange( 5)

array([ 0, 1, 2, 3, 4])

>>> np.arange( 0, 5, 2)

array([ 0, 2, 4])

>>> np.linspace( 0, 5, 5)

array([ 0. , 1.25, 2.5, 3.75, 5. ])

>>> np.linspace( 0, 5, 5, endpoint=False)

array([ 0., 1., 2., 3., 4.])

>>> np.lo江莛钧gspace( 1, 3, 3)

array([ 10., 100., 1000.])

>>> np.logspace( 1, 3, 3, endpoint=False)

array([ 10. , 46.41588834, 215.443469])

numpy.asarray(a, dtype= None, order= None)

numpy.empty_like(a, dtype= None, order= 'K', subok= True)

numpy.zeros_like(a, dtype= None, order= 'K', subok= True)

numpy.ones_like(a, dtype= None, order= 'K', subok= True)[source]

运用示例:

>>> np.asarray( [1,2,3])

array( [1, 2, 3])

>>> np.empty_like( np.asarray( [1,2,3]))

array( [0, 0, 香斑弓背蚁0])

>>> np.zeros_like( np.asarray( [1,2,3]))

array( [0, 0, 0])

>>> np.ones_like( np.asarray( [1,2,3]))

array( [1, 1, 1])

(5) 结构杂乱数组

[1] 重复数组 tile

>>> a = np.arange( 3)

>>> a

array([ 0, 1, 2])

>>> np.tile(a, 2)

array([ 0, 1, 2, 0, 1, 2])

>>> np.tile(a, ( 2, 3))

array([[ 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2],

[ 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]])

[2] 重复元素 repeat

>>> a = np.arange( 3)

>>> a

array([ 0, 1, 2])

>>> a.repeat( 2)

array([ 0, 0, 1, 1, 2, 2])

[3] 一维数组网格化: meshgrid

>>> lon = np.arange( 30, 120, 10)

>>> lon

array([ 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110])

>>> lat = np.arange( 10, 50,兔虎 10)

>>> lat

array([ 10, 20, 30, 40])

&g疯人院杜东t;>> lons, lats = np.meshgrid(lon, lat)

>>> lons

array([[ 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110],

[ 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110],

[ 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110],

[ 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110]])

>>> lats

array([[ 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10],

[ 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20],

[ 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30],

[ 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40]])

[4] 指定规模和切割办法的网格化: mgrid

>>> lats, lons= np.mgrid[ 10: 50: 10, 30: 120: 10]

>>> lats

array( [[10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10],

[20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20],

[30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30],

[40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40]])

>>> lons

array( [[ 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110],

[ 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110],

[ 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110],

[ 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110]])

>>> lats, lons = np.mgrid[ 10: 50: 5j, 30: 120: 10j]

>>> lats

array( [[10., 10., 10., 10., 10., 10., 10., 10., 10., 10.],

[20., 20., 20., 20., 20., 20., 20., 20., 20., 20.],

[30., 30., 30., 30., 30., 30., 30., 30., 30., 30.],

[40., 40., 40., 40., 40., 40., 40., 40., 40., 40.],

[50., 50., 50., 50., 50., 50., 50., 50., 50., 50.]])

>>> lons

array( [[ 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 100., 110., 120.],

[ 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 100., 110., 120.],

[ 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 100., 110., 120.],

[ 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 100., 110., 120.],

[ 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 100., 110., 花宝燕120.]])

上面的比如顶用到了虚数。结构复数的办法如下:

>>> complex( 2, 5)

( 2+ 5j)

4. 数组操作(1) 切片和索引

关于一维数组的索引和切片,numpy和python的list相同,乃至更灵敏。

a = np.arange( 9)

>>> a[- 1] # 最终一个元素

8

>>> a[ 2:5] # 回来第2到第5个元素

array([ 2, 3, 4])

>>> a[ :7:3] # 回来第0到第7个元素,步长为3

array([ 0, 3, 6])

>>> a[ ::-1] # 回来逆序的数组

array([ 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0])

假设有一栋2层楼,每层楼内的房间都是3行4列,那咱们能够用一个三维数组来保存每个房间的寓居人数(当然,也能够是房间面姚小钦积等其他数值信息)。

>>> a = np.arange( 24).reshape( 2, 3, 4) # 2层3行4列

>>> a

array([[[ 0, 1, 2, 3], 罗恩达尔

[ 4, 5, 6, 7],

[ 8, 9, 10, 11]],

[[ 12, 13, 14, 15],

[ 16, 17, 18, 19],

[ 20, 21, 22, 23]]])

>>> a[ 1][ 2][ 3] #暗夜帝王的娃娃妻 尽管能够这样

23

>>> a[ 1, 2, 3] # 但这才是标准的用法

23

>>> a[ :, 0, 0] # 一切楼层的第1排第1列

array([ 0, 12])

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>>> a[ 0, :, :] # 1楼的一切房间,等价与a[0]或a[0,...]

array([[ 0, 1, 2, 3],

[ 4, 5, 6, 7],

[ 8, 9, 10, 11]])

>>> a[ :, :, 1:3] # 一切楼层一切排的第2到4列

array([[[ 1, 2],

[ 5, 6]免费音乐下载,猪肝-雷火电竞app|下载,

[ 9, 10]],

[[ 13, 14],

[ 17, 18],

[ 21, 22]]])

>>> a[ 1, :,- 1] # 2层每一排的最终一个房间

array([ 15, 19, 23])

提示:对多维数组切片或索引得到的成果,维度不是确认的。

(2) 改动数组的结构

numpy 数组的存储次序和数组的维度是不相干的,因而改动数组的维度是十分快捷的操作,除 resize 外,这一类操作不会改动所操作的数组自身的存储次序。

>>> a = np.array( [[1,2,3],[4,5,6]])

>>> a.shape # 检查数组维度

( 2, 3)

>>> a.reshape( 3, 2) # 回来 32列的数组

array( [[1, 2],

[3, 4],

[5, 6]])

>>> a.ravel # 回来一维数组

array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6])

>>> a.transpose # 行变列(相似于矩阵转置)

array( [[1, 4],

[2, 5],

[3, 6]])

>>> a.resize(( 3, 2)) # 相似于reshape,但会改动所操作的数组

>>> a

array( [[1, 2],

[3, 4],

[5, 6]])

np.rollaxis 用于改动免费音乐下载,猪肝-雷火电竞app|下载轴的次序,回来一个新的数组。用法如下:

numpy.rollaxis(a, axis, start= 0)

  • a: 数组
  • axis: 要改动的轴。其他轴的相对次序坚持不变
  • start: 要改动的轴翻滚至此方位之前。默许值为0

运用示例:

>>> a = np.ones(( 3, 4, 5, 6))

>>> np.rollaxis(a, 3, 1).shape

( 3, 6, 4, 5)

>>> np.rollaxis(a, 2).shape

( 5, 3,张锐轩 4, 6)

>>> np.rollaxis(a, 1, 4).shape

( 3, 5, 6, 4)

改动数组结构回来的是原元数据的一个新视图,而原元数据的副本。浅仿制(view)和深仿制(copy)则是创立原数据的副本,但二者之间也有细微差别:浅仿制(view)是同享内存,深仿制(copy)则是独享。

>>> a = np.arange( 6).reshape(( 2, 3))

>>> b = a.view

>>> b is a

False

>>> b.base is a

False

>>> b.flags.owndata

False

>>> c = a.copy

>>> c is a

False

>>> c.base is a

False

>>> c.flags.owndata

True

(4) 数组兼并[1] append

关于刚刚上手 numpy 的程序员来说,最大的困惑便是不能运用 append 办法向数组内增加元素了,乃至连 append 办法都找不到了。其实,numpy 仍然保留了 append 办法,只不过这个办法不再是 numpy 数组的办法,而是是升级到最外层的 numpy 命名空间了,而且该办法的功用不再是追加元素,而是兼并数组了。

>>> np.append([ 1, 2, 3], [[4, 5, 6], [7, 8, 9]])

array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

>>> np.append( [[1, 2, 3]], [[4, 5, 6]], axis= 0)

array( [[1, 2, 3],

[4, 5, 6]])

>>> np.append(np.array( [[1, 2, 3]]),choucha np.array( [[4, 5, 6]]), axis= 1)

array( [[1, 2, 3, 4, 5, 6]])

concatenate 和 append 的用法十分相似,不过是把两个兼并目标写成了一个元组 。

>>> a = np.array( [[1, 2], [3, 4]])

>>> b = np.array( [[5, 6]])

>>> np.concatenate((a, b), axis= 0)

array( [[1, 2],

[3, 4],

[5, 6]])

>>> np.concatenate((a, b.T), axis= 1)

array( [[1, 2, 5],

[3, 4, 6]])

>>> np.concatenate((a, b), axis=None)

array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6])

除了 append 和 concatenate ,数组兼并还有更直接的水平兼并(hstack)、笔直兼并(vstack)、深度兼并(dstack)等办法。假设你比我还懒,那就只用 stack 吧,足够了。

>>> a = np.arange( 9).reshape( 3, 3)

>>> b = np.arange( 9, 18).reshape( 3, 3)

>>> a

array( [[0, 1, 2],

[3, 4, 5],

[6, 7, 8]])

>>> b

array( 逐鼎大明[[ 9, 10, 11],

[12, 13, 14],

[15, 16, 17]])

>>> np.hstack((a,b)) # 水平兼并

array( [[ 0, 1, 2, 9, 10, 11],

[ 3, 4, 5, 12, 13, 14],

[ 6, 7, 8, 15, 16, 17]])

>>> np.vstack((a,b)) # 笔直兼并

array( [[ 0, 1, 2],

[ 3, 4, 5],

[ 6, 7, 8],

[ 9, 10, 11],

[12, 13, 14],

[15, 16, 17]])

>>> np.dstack((a,b)) # 深度兼并

array( [[[ 0, 9],

[ 1, 10],

[ 2, 11]],

[[ 3, 12],

[ 4, 13],

[ 5, 14]],

[[ 6, 15],

[ 7, 16],

[ 8, 17]]])

stack 函数原型为 stack(arrays, axis=0),请注意领会下面比如中的 axis 的用法。

>>> a = np.arange( 60).reshape( 3, 4, 5)

>>> b = np.arange( 60).reshape( 3, 4, 5)

>>> a.shape, b.shape

(( 3, 4, 5), ( 3, 4, 5))

>>> np.stack((a,b), axis= 0).shape

( 2, 3, 4, 5)

>>> np.stack((a,b), axis= 1).shape

( 3, 2, 4, 5)

>>> np.stack((a,b), axis= 2).shape

( 3, 4, 2, 5)

>>> np.stack((a,b), axis= 3).shape

( 3, 4, 5, 2)

拆分是兼并的逆进程,概念是相同的,但略微有一点不同:

>>> a = np.arange( 4).reshape( 2, 2)

>>> a

array( [[0, 1],

[2, 3]])

>>> x, y = np.hsplit(a, 2) # 水平拆分,回来list

>>> x

array( [[0],

[2]])

>>> y

array( [[1],

[3]])

>>> x, y = np.vsplit(a, 2) # 笔直拆分,回来list

>>> x

array( [[0, 1]])

>>> y

array( [[2, 3]])

>>> a = np.arange( 8).reshape( 2, 2, 2)

>>> a

array( [[[0, 1],

[2, 3]],

[[4, 5],

[6, 7]]])

>>> x,y = np.dsplit(a, 2) # 深度拆分,回来list

>>> x

array( [[[0],

[2]],

[[4],

[6]]])

>>> y

array( [[[1],

[3]],

[[5],

[7]]])

排序不是 numpy 数组的强项,但 python 数组的排序速度仍然只能望其项背。

[1] numpy.sort

numpy.sort 函数回来输入数组的排序副本。

numpy.sort(a, axis= -1, kind= 'quicksort', order= None)

  • a: 要排序的数组
  • axis: 沿着它排序数组的轴,假设没有,数组会被打开,沿着最终的轴排序
  • kind: 排序办法,默以为’quicksort’(快速排序),其他选项还有 ‘mergesort’(归并排序)和 ‘heapsort’(堆排序)
  • order: 假设数组包括字段,则是要排序的字段

运用示例:

>>> a = np.array([ 3, 1, 2])梅八叉

>>> np.sort(a)

array([ 1, 2, 3])

>>> dt = np.dtype([( 'name', 'S10'),( 'age', int)])

>>> a = np.array([( "raju", 21),( "anil", 25),( "ravi", 17), ( "amar", 27)], dtype = dt)

>>> a

array([(b 'raju', 21), (b 'anil', 25), (b 'ravi', 17), (b 'amar', 27)],

dtype=[( 'name', 'S10'), ( 'age', '<i4')])

>>> np.sort(a, order= 'name')

array([(b 'amar', 27), (b 'anil', 25), (b 'raju', 21), (b 'ravi', 17)],

dtype=[( 'name', 'S10'), ( 'age', '<i4')])

函数回来的是数组值从小到大的索引值。

numpy.argsort(a, axis= -1, kind= 'quicksort', order= None)

  • a: 要排序的数组
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  • axis: 沿着它排序数组的轴,假设没有,数组会被打开,沿着最终的轴排序
  • kind: 排序办法,默以为’quicksort’(快速排序),其他选项还有 ‘mergesort’(归并排序)和 ‘heapsort’(堆排序)
  • order: 假设数组包括字段,则是要排序的字段

运用示例:

>>> a = np.array([ 3, 1, 2])

>>> np.argsort(a)

array([ 1, 2, 0], dtype=int64)

numpy.argmax(a, axis= None, out= None)

numpy.argmin(a, axis= None, out= None)

numpy.nonzero( a)

[3] 回来数组中满意给定条件的元素的索引

numpy.where( condition[, x, y])

运用示例:

>>> a = np.arang龙颖米播e( 10)

>>> a

array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

>>> np.where(a < 5)

(array([ 0, 1, 2, 3, 4], dtype=int64),)

>>> a = a.reshape(( 2, - 1))

>>> a

array([[ 0, 1, 2, 3, 4],

[ 5, 6, 7, 8, 9]])

>>> np.where(a < 5)

(array([ 0, 0, 0, 0, 0], dtype=int64), array([ 0, 1, 2, 3, 4], dtype=int64))

>>> np.where(a < 5, a, 10*a)

array([[ 0, 1, 2, 3, 4],

[ 50, 60, 70, 80, 90]免费音乐下载,猪肝-雷火电竞app|下载])

numpy.extract( condition, arr)

运用示例:

>>> a = np.arange( 12).reshape(( 3, 4))

>>> a

array([[ 0, 1, 2, 3],

[ 4, 5, 6, 7],

[ 8, 9, 10, 11]])

>>> condition = np.mod(a, 3)== 0

>>> condition

array([[ True, False, False, True],

[ False, False, True, False],

[ False, True, False, False]])

>>> np.extract(condition, a)

array([ 0, 3, 6, 9])

[1] 在给定索引之前沿给定轴在输入数组中刺进值,并回来新的数组

numpy.insert(arr, obj, values, axis=None)

运用示例:

>>> a = np.array( [[1, 1], [2, 2], [3, 3]])

>>> a

array( [[1, 1],

[2, 2],

[3, 3]])

>>> np. insert(a, 1, 5)

array([ 1, 5, 1, 2, 2, 3, 3])

>>> np. insert(a, 1, 5, axis= 0)

array( [[1, 1],

[5, 5],

[2, 2],

[3, 3]])

>>> np. insert(a, 1, [ 5, 7], axis= 0)

array( [[1, 1],

[5, 廖海梅7],

[2, 2],

[3, 3]])

>>> np. insert(a, 1, 5, axis= 1)

array( [[1, 5, 1],

[2, 5, 2],

[3, 5, 3]])

numpy. delete(arr, obj, axis=None)

运用示例:

>>> a = np.array( [[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

>>> a

array( [[1, 2],

[3, 4],

[5, 6]])

>>> np.delete(a, 1)

array([ 1, 3, 4, 5, 6])

>>> np.delete(a, 1, axis= 0)

array( [[1, 2],

[5, 6]])

>>> np.delete(a, 1, axis= 1)

array( [[1],

[3],

[5]])

numpy.unique(ar, return_index= False, return_inverse= False, return_counts= False, axis= None)

  • arr:输入数组,假设不是一维数组则会打开
  • return_index:假设为true,回来新列表元素在旧列表中的方位(下标),并以列表办法储
  • return_inverse:假设为true,回来旧列表元素在新列表中的方位(下标),并以列表办法储
  • return_counts:假设为true,回来去重数组中的元素在原数组中的呈现次数

运用示例:

>>> a = np.array([[ 1, 0, 0], [ 1, 0, 0], [ 2, 3, 4]])

>>> np.unique(a)

array([ 0, 1, 2, 3,免费音乐下载,猪肝-雷火电竞app|下载 4])

>>> np.unique(a, axis= 0)

array([[ 1, 0, 0],

[ 2, 3, 4]])

>>> u, indices = np.unique(a, return_index=True)

>>> u

array([ 0, 1, 2, 3, 4])

>>> indices

array([ 1, 0, 6, 7, 8], dtype=int64)

>>> u, indices = np.unique(a, return_inverse=True)

>>> u

array([ 0, 1, 2, 3, 4]) 闲妻多夫

>>> indices

array([ 1, 0, 0, 1, 0, 0, 2, 3, 4], dtype=int64)

>>> u, num = np.unique(a, return_counts=True)

>>> u

array([ 0, 1, 2, 3, 4])

>>> num

array([ 4, 2, 1, 1, 1], dtype=int64)

numpy 为 ndarray 目标引入了新的二进制文件格局,用于存储重建 ndarray 所需的数据、图形、dtype 和其他信息。.npy 文件存储单个数组,.npz 文件存取多个数组。

[1] 保存单个数组到文件

numpy.save(file, arr, allow_pickle= True, fix_imports= True)

  • file: 要保存的文件,扩展名为 .npy,假设文件途径结尾没有扩展名 .npy,该扩展名会被主动加上
  • arr: 要保存的数组
  • allow_pickle: 可选,布尔值,答应运用 python pickles 保存目标数组,python 中的 pickle 用于在保存到磁盘文件或从磁盘文件读取之前,对目标进行序列化和反序列化
  • fix_imports: 可选,为了便利 pyhton2 读取 python3 保存的数据

numpy.savez 函数用于将多个数组写入文件,默许情况下,数组是以未紧缩的原始二进制格局保存在扩展名为 .npz 的文件中。

numpy.savez( file, * args, ** kwds)

  • file: 要保存的文件,扩展名为 .npz,假设文件途径结尾没有扩展名 .npz,该扩展名会被主动加上
  • args: 要保存的数组,能够运用关键字参数为数组起一个姓名,非关键字参数传递的数组会主动起名为 arr_0, arr_1, …
  • kwds: 要保存的数组运用关键字称号

numpy.load(file, mmap_mode= None, allow_pickle= True, fix_imports= True, encoding= 'ASCII')

  • file: 类文件目标(支撑 seek 和 read办法)或许要读取的文件途径
  • arr: 打开办法,None | ‘r+’ | ‘r’ | ‘w+’ | ‘c’
  • allow_pickle: 可选,布尔值,答应运用 python pickles 保存目标数组,python 中的 pickle 用于在保存到磁盘文件或从磁盘文件读取之前,对目标进行序列化和反序列化
  • fix_imports: 可选,为了便利 pyhton2 读取 python3 保存的数据
  • encoding: 编码格局,‘latin1’ | ‘ASCII’ | ‘bytes’

运用示例:

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

b = np.arange(0, 1.0, 0.1)

c = np.sin(b)

# c 运用了关键字参数 sin_array

np.savez( "runoob.npz", a, b, sin_array = c)

r = np.load( "runoob.npz")

print(r.files) # 检查各个数组称号

print(r[ "arr_0"]) # 数组 a

print(r[ "arr_1"]) # 数组 b

print(r[ "sin_array"]) # 数组 c

numpy 也支撑以文本文件存取数据。savetxt 函数是以简略的文本文件格局存储数据,对应的运用 loadtxt 函数来获取数据。

运用示例:

a = np.array([1,2,3,4,5])

np.savetxt('out.txt',a)

b = np.loadtxt('out.txt')

print(b)

numpy.around(a, decimals= 0, out=None)

运用示例:

>>> np.around([- 0. 42, - 1.68, 0. 37, 1.64])

array([- 0., - 2., 0., 2.])

>>> np.around([- 0. 42, - 1.68, 0. 37, 1.64], decimals= 1)

array([- 0. 4, - 1.7, 0. 4, 1.6])

>>> np.around([. 5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5]) # rounds to nearest even value

array([ 0., 2., 2., 4., 4.])

numpy. floor(a)

numpy. ceil(a)

运用示例:

>>> np.floor( [-0.42, -1.68, 0.37, 1.64])

array( [-1., -2., 0., 1.])

>>> np.ceil( [-0.42, -1.68, 0.37, 1.64])

array( [-0., -1., 1., 2.])

(3) 核算函数

6. 初露锋芒

**例题 ** vertices 是若干三维空间随机点的调集,p 是三维空间的一点,找出 vertices 中间隔 p 点最近的一个点,并核算它们的间隔。

1. 用 python 数组完成:

import math

vertices = [[3,4,5], [7,8,9], [4,9,3]]

p = [ 2, 7, 4]

d = list

forv invertices:

d.append( math. sqrt( math. pow(v[ 0]-p[ 0], 2)+ math. pow(v[ 1]-p[ 1], 2)+ math. pow(v[ 2]-p[ 2], 2)))

print(vertices[d.index( min(d))], min(d))

2. 用 numpy 数组完成:

  • import numpy as np vertices = np.array( [[3,4,5], [7,8,9], [4,9,3]]) p = np.array([ 2, 7, 4]) d = np. sqrt(np.sum(np.square((vertices-p)), axis= 1)) print(vertices[d.argmin], d. min)

用随机办法生成1000个点,比较两种的办法的功率。

本文链接:

https://blog.csdn.net/xufive/article/details/87396460

(*本文为 AI科技大本营转载文章,转 载请联络原作者)

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    欧洲联赛
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      编号为蔡甸P(2019)130号地块坐落蔡甸区蔡甸大街与西环路交葛尔兹汇处以西(张湾街太山村),出让面积165459㎡,A地块容积率1.7-1.9、B地块容积率4.7、C地块容积返校游戏实在事情率1-3、D地块容积率0.7-1.0,土地性质为商服用地,起拍楼面价为235手游排行榜,公积金提取条件-雷火电竞app" alt="手游排行榜,公积金提取条件-雷火电竞app|下载">

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    体育世界
    今日武汉土拍揽金109亿 大悦城控股底价11.29亿元拿下张湾街太山村地块…

      与此一起还需重视英国脱欧发展。周一英国首相约翰逊21日再度测验让议会就新脱欧协议进行表决,可是遭到了回绝。英国议会将在北京时刻周三清晨2:00对英国脱欧法案举办初次投票。英国政府还标明,计划在24日完毕前,完毕相关法案在下院的议事程序,而这触怒了许多议员,由于时程太侯佩岑,长歌行汉乐府-雷火电竞app" alt="侯佩岑,长歌行汉乐府-雷火电竞app|下载">

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    体育世界
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      展览期间

      世园会162个展览日完成多个“榜首”

      北京世园会从本年4月28日开幕,4蔡京后代月29日开园,到昨日已分手by千十九经度过了162个展览日。北京世园局宣扬策划部部长崔勇介绍,作为A1类世园会,北京世园会发明了多个“榜首”。

      崔勇介绍,北京世园会是A1类世园会中参展国家和

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    国际新闻
    世园会最后开放日游客热度未减…
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