【机器学习与数据科学之旅】1 Numpy 实例指南

本文通过许多实际的例子来介绍 Numpy 的用法,磨刀不误砍柴工。相关代码参考 我的 github 库

注:善用搜索和导航效率会更高。


更新历史

  • 2020.06.16: 完成初稿

基本操作

直接上代码,不特别说明了

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import numpy as np

print('列表转为矩阵')
one_list = [1, 2, 3, 4, 5]
array = np.array(one_list)
print(type(array), array)

print('矩阵维度', array.ndim)
print('行数和列数', array.shape)
print('元素个数', array.size)
print('查看元素类型', array.dtype, array.dtype.name)
float_array = array.astype(np.float64)
print('转换数据类型', float_array.dtype)

another_list = [[1,2,3],[4,5,6]]
array = np.array(another_list)
print(type(array), array)

print('矩阵维度', array.ndim)
print('行数和列数', array.shape)
print('元素个数', array.size)

print('创建全 0 矩阵')
all_zero = np.zeros((3,4))
print(all_zero)

print('创建全 1 矩阵并指定类型')
all_one = np.ones((3, 4), dtype=np.int)
print(all_one)

print('创建连续矩阵')
serial_array = np.arange(1,12,2)
print(serial_array)

print('改变上一个矩阵形状')
shape_array = serial_array.reshape((2,3))
print(shape_array)

print('创建插值矩阵')
lin_array = np.linspace(1,20,10)
print(lin_array)

print('改变上一个矩阵形状')
shape_lin_array = lin_array.reshape((5,2))
print(shape_lin_array)

print('一维矩阵运算')
a = np.array([5, 10, 15, 20])
b = np.arange(4)
print('a', a)
print('b', b)
print('a + b', a + b)
print('a - b', a - b)
print('a * b', a * b)
print('a / b', a / b)
print('b^2', b**2)
print('sin(a)', np.sin(a))
print('b < 2', b<2)
print('a == b', a == b)

print('多维矩阵运算')
a = np.array([[1,2], [3,4]])
b = np.arange(4).reshape((2,2))
print('a', a)
print('b', b)
print('a·b', a.dot(b))
print('a·b', np.dot(a,b))
print('sum(a)', np.sum(a))
print('min(a)', np.min(a))
print('max(a)', np.max(a))
print('a 按行求和', np.sum(a, axis=1))
print('a 按列求和', np.sum(a, axis=0))
print('a 按行 max', np.max(a, axis=1))
print('a 按列 min', np.min(a, axis=0))
print('a 最小元素索引', np.argmin(a))
print('a 最大元素索引', np.argmax(a))
print('a 均值(三种方式)', np.mean(a), np.average(a), a.mean())
print('a 中位数', np.median(a))
print('a 累加', np.cumsum(a))
print('a 累差', np.diff(a))
print('固定随机数种子', np.random.seed(0))
print('随机数', np.random.rand(3, 3))
print('固定随机数种子', np.random.seed(0))
print('再次随机,一样的', np.random.rand(3, 3))

矩阵复杂操作

包括排序、索引、切片、分割等

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import numpy as np

a = np.arange(20,0,-1).reshape((5,4))
print('a', a)
print('每个元素排序', np.sort(a))
print('转置(两种方法)', np.transpose(a), a.T)
print('限定最大最小值', np.clip(a, 5, 15))
print('选取第二行', a[1])
print('选取第二行第二个元素(两种方式)', a[1][1], a[1, 1])
print('选取第三行前两个元素',a[2, 0:2])
print('打印行')
for row in a:
print(row)
print('打印列')
for col in a.T:
print(col)
print('多维转一维', a.flatten())

print('数组合并')
a = np.array([1,1,1])
b = np.array([2,2,2])
print('a', a)
print('b', b)
c = np.vstack((a,b))
print('c = a 和 b 上下合并', c)
print('a b c 的 shape', a.shape, b.shape, c.shape)
d = np.hstack((a,b))
print('d = a 和 b 左右合并', d)
print('a b d 的 shape', a.shape, b.shape, d.shape)
new_a = a[np.newaxis, :]
print('数组 a 转为矩阵', new_a, new_a.shape)
new_b = b[:, np.newaxis]
print('数组 b 转为矩阵', new_b, new_b.shape)

print('多个矩阵合并')
a = a[:, np.newaxis]
b = b[:, np.newaxis]
print('a', a)
print('b', b)
c = np.concatenate([a, b, b, a], axis=0)
print('纵向合并', c)
d = np.concatenate([b, a, a, b], axis=1)
print('横向合并', d)

print('切分矩阵')
a = np.arange(24).reshape((4,6))
print('a', a)
b = np.split(a, 2, axis=1)
new_b = np.hsplit(a, 2)
print('纵向切分(两种写法)', b, new_b)
c = np.split(a, 2, axis=0)
new_c = np.vsplit(a, 2)
print('横向切分(两种写法)', c, new_c)

复制与广播

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import numpy as np

print('= 赋值是引用赋值,修改会影响其他变量')
a = np.arange(6)
print('a', a)
b = a
c = a
d = c
print('赋值 b = a, c = a, d = c, a[0] = 12')
print('a', a)
print('b', b)
print('c', c)
print('d', d)
print('b is a', b is a)
print('b is c', b is c)
print('d is a', d is a)
print('赋值 d[1:3] = [66, 77]')
d[1:3] = [66, 77]
print('a', a)
print('b', b)
print('c', c)
print('d', d)
print('可以看到全部都变化了')

print('copy 是值复制,不会关联')
new_a = a.copy()
a[3] = 66
print('a', a)
print('new_a', new_a)

print('广播机制')
a = np.array([[0, 0, 0], [10, 10, 10], [20, 20, 20]])
b = np.array([6, 7, 8])
print('a', a.shape, a)
print('b', b.shape, b)
print('a+b', a+b)

print('统计元素个数')
a = np.array([1, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 0, 0, 2, 2])
print('a', a)
print('各个元素个数', np.bincount(a))
a = np.array([-0.6, 1.234, 2.345, 3.456])
print('a', a)
print('取 0 位小数', np.around(a, decimals=0))
print('取 1 位小数', np.around(a, decimals=1))
print('floor 取整', np.floor(a))
print('ceil 取上限', np.ceil(a))
print('通过 where 来条件填充,第一个参数是不填充的条件', np.where(a > 0, a, 666))
a = np.array([4, 9, 16, 25])
b = np.array([1, 10, 15, 30])
print('a', a)
print('b', b)
print('a 开方', np.sqrt(a))
print('a 平方', np.square(a))
print('a 和 b 取大的', np.maximum(a, b))
print('元素比较 a 和 b', np.greater(a, b))

Numpy 实战题目

来自 rougier/numpy-100的习题,这里简单翻译并给出答案,部分题目因为比较简单就合并到一起了。直接看代码:

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import numpy as np
import time

print('1. 创建大小为 10 的空向量')
a = np.zeros(10)
print(a)

print('2. 查看矩阵占据的内存大小')
print('用元素个数乘以每个元素的大小')
print(f'占据 {a.size * a.itemsize} 字节')

print('3. 创建一个向量,值从 10 到 49')
a = np.arange(10, 50)
print(a)

print('4. 翻转一个向量')
a = a[::-1]
print(a)

print('5. 创建一个 3x3 的矩阵,值从 0 到 8')
a = np.arange(9).reshape(3,3)
print(a)

print('6. 从 [1, 2, 0, 0, 4, 0] 中寻找非零元素索引')
nz = np.nonzero([1, 2, 0, 0, 4, 0])
print(nz)

print('7. 创建 3x3 单位矩阵(对角线元素为 1 的方阵)')
a = np.eye(3)
print(a)

print('8. 创建一个 3x3x3 的随机矩阵')
a = np.random.random((3, 3, 3))
print(a)

print('9. 创建一个 10x10 的矩阵并寻找最大最小值')
a = np.random.random((10, 10))
a_min, a_max = a.min(), a.max()
print('min', a_min, ', max', a_max)

print('10. 创建一个长度为 30 的向量,并求均值')
a = np.random.random(30)
print('mean', a.mean())

print('11. 创建一个边界为 1 其他为 0 的二维矩阵')
a = np.ones((10, 10))
a[1:-1,1:-1] = 0
print(a)

print('12. 为已经存在的矩阵填充 0 的边界')
a = np.ones((5, 5))
print(a)
a = np.pad(a, pad_width=1, mode='constant', constant_values=0)
print(a)

print('13. 给出下列计算的结果')
print('0 * np.nan =', 0 * np.nan)
print('np.nan == np.nan =', np.nan == np.nan)
print('np.inf > np.nan =', np.inf > np.nan)
print('np.nan - np.nan =', np.nan - np.nan)
print('np.nan in set([np.nan]) =', np.nan in set([np.nan]))
print('0.3 == 3 * 0.1 =', 0.3 == 3 * 0.1)

print('14. 创建一个 5x5 的矩阵,对角线下的数值为 1 2 3 4')
a = np.diag(1 + np.arange(4), k=-1)
print(a)

print('15. 创建一个 8x8 矩阵,其中 0 和 1 间隔分布')
a = np.zeros((8, 8), dtype=int)
a[1::2, ::2] = 1
a[::2, 1::2] = 1
print(a)

print('16. 使用 tile 函数创建一个 8x8 矩阵,其中 0 和 1 间隔分布')
a = np.tile(np.array([[0, 1], [1, 0]]), (4, 4))
print(a)

print('17. 假设有一个 (6, 7, 8) 大小的矩阵,那么第 100 个元素的索引是多少')
print(np.unravel_index(100, (6, 7, 8)))

print('18. 归一化一个随机 5x5 矩阵')
a = np.random.random((5, 5))
a = (a - np.mean(a)) / np.std(a)
print(a)

print('19. 点乘一个 5x3 和 3x2 的矩阵')
a = np.dot(np.ones((5, 3)), np.ones((3, 2)))
print(a)

print('20. 给定一个一维数组,不新增空间,把 3~8 之间的数字变成负数')
a = np.arange(10)
a[(3 < a) & (a <= 8)] *= -1
print(a)

print('21. 两个数组求交集')
a1 = np.random.randint(0, 10, 10)
a2 = np.random.randint(0, 10, 10)
print(np.intersect1d(a1, a2))

print('22. 获取 2020 年 6 月的所有日期')
a = np.arange('2020-06', '2020-07', dtype='datetime64[D]')
print(a)

print('23. 用 5 种方法去掉小数部分')
a = np.random.uniform(0, 10, 10)
print('a', a)
print('1:', a - a%1)
print('2:', np.floor(a))
print('3:', np.ceil(a) - 1)
print('4:', a.astype(int))
print('5:', np.trunc(a))

print('24. 创建一个 5x5 的矩阵,每一行都是从 0 到 4')
a = np.zeros((5, 5))
a += np.arange(5)
print(a)

print('25. 创建一个大小为 10,值从 0 到 1 的向量(不包括 0 和 1)')
a = np.linspace(0, 1, 11, endpoint=False)[1:]
print(a)

print('26. 创建一个大小为 10 的随机向量并排序')
a = np.random.random(10)
a.sort()
print(a)

print('27. 如何用比 np.sum 更快的方法对一个小数组求和')
a = np.arange(10)
print('a', a)
start = time.time()
print('add.reduct', np.add.reduce(a))
end = time.time()
print('add.reduce time:', end-start)
start = time.time()
print('np.sum', np.sum(a))
end = time.time()
print('np.sum time:', end - start)

print('28. 比较两个数组是否相等')
a = np.random.randint(0, 10, 10)
b = np.random.randint(0, 10, 10)
print(np.allclose(a, b))
print(np.array_equal(a, b))

print('29. 将一个 10x2 的笛卡尔坐标系的点转成极坐标')
a = np.random.random((10, 2))
x, y = a[:, 0], a[:, 1]
r = np.sqrt(x**2 + y**2)
t = np.arctan2(y, x)
print(r)
print(t)

print('30. 创建一个大小为 10 的随机向量,并将最大的替换成 0')
a = np.random.random(10)
print('before', a)
a[a.argmax()] = 0
print('after', a)

print('31. 不用额外空间将 float 矩阵变成 int 矩阵')
a = np.arange(10, dtype=np.float32)
a = a.astype(np.int32, copy=False)
print(a)

print('32. 在一个 2 维矩阵中随机放 p 个元素')
n, p = 10, 3
a = np.zeros((n, n))
np.put(a, np.random.choice(range(n*n), p, replace=False), 1)
print(a)

print('33. 矩阵的每行减去每行的均值')
a = np.random.randint(0, 10, (5, 10))
print('before', a)
b = a - a.mean(axis=1, keepdims=True)
print('after', b)

print('34. 根据第 i 列给矩阵排序')
a = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print('before', a)
print('after', a[a[:, 1].argsort()])

print('35. 交换矩阵的两行')
a = np.arange(25).reshape(5, 5)
a[[0,1]] = a[[1, 0]]
print(a)

print('36. 如何计算一个数组的滑动窗口')
def moving_averate(a, n=3):
ret = np.cumsum(a, dtype=float)
ret[n:] = ret[n:] - ret[:-n]
return ret[n-1:] / n
a = np.arange(20)
print(moving_averate(a, n=4))

print('37. 如何找到数组中出现次数最多的元素')
a = np.random.randint(0, 10, 50)
print(np.bincount(a).argmax())

print('38. 如何获取数组中最大的 n 个数')
a = np.arange(1000)
np.random.shuffle(a)
n = 5
start = time.time()
print('slow', a[np.argsort(a)[-n:]])
end = time.time()
print('slow time', end - start)
start = time.time()
print('fast', a[np.argpartition(-a, n)[:n]])
end = time.time()
print('fast time', end - start)
一点打赏,十分感谢,百分动力