python机器学习入门之numpy的用法（超详细，必看）

小咪咪 2023-09-30 15:23 47阅读 0赞

numpy强大的功能主要基于底层的一个ndarray结构 其可以生成N维数组

当然首先你要导入numpy这个科学计算库 如果不知道怎么导入可以看我这篇博客

[python导入和下载库][python]

1：**ndarray**对象是一系列同类型数据的集合，下标索引从0开始

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

import numpy as np
    a=np.array([1,2,3])#一维
    print(a)
    b=np.array([[1,2]，[3,4]])二维
    print(b)
    ndmin参数用于设置数据最小维度
    dtype参数用于设置数组类型

2：**astype**函数用于修改数据类型

y=y.astype("float32")

3:轴（axis）每个线性数组称为一个轴 轴即数组的维度 **axis=0即对每列进行操作 axis=1即对每行进行操作**

秩（rank）数组的维数

import numpy as np
    arr=np.array([[0,1,2],[3,4,5]])
    print(arr)
    print(arr.sum(axis=0))
    print(arr.sum(axis=1))

4:其他创建数组的方式

4.1:**empty**函数能创建一个指定形状、数据类型的空数组 其没有经过初始化 其内容不确定

import numpy as np
    x=np.empty([3,2],dtype=int)
    print(x)

4.2:**zeros**创建全0的数组

import numpy as np
    x=np.zeros([3,2],dtype=int)
    print(x)

4.3: **ones**创建全1的函数

import numpy as np
    x=np.ones([3,2],dtype=int)
    print(x)

4.4:range/arange函数 用法为指定开始和结束还是步长值来决定数列range（start，stop，step）

import numpy as np
    w=np.arange(0,8,0.5)
    print(w)

4.5：**linspace函数**（start，stop，num）在一定区间内生成指定数量的样本数

import numpy as np
    v=np.linspace(1,6,20)
    print(v)

5:**random随机函数**

import numpy as np
    x=np.random.rand(2,3)#生成两行三列的随机浮点数组
    y=np.random.randint(0,10,(2,2))

6:**切片** 是指取数据序列对象一部分的操作

import numpy as np
    arr=np.arange(24).reshape(4,6)
    print(arr)
    arr1=arr[1:,:3]#切片
    print(arr1)

7:**迭代** 可以通过for循环进行迭代 多维则for循环嵌套迭代

import numpu as np
    a=np.arange(0,60,5)
    a=a.reshape(3,4)
    for xline in a:
      for yitem in xline:
          print(yitem,end=' ')

8:numpy计算

8.1：**条件计算** 即通过条件来筛选值

import numpy as np
    score=np.array([[80,88],[82,81],[84,75],[86,86]])
    result==[score>80]
    print(result)

还可以通过**where函数**实现操作 格式如下

**where(condition,x if true,y if false)** 有点类似与C++里面的三目运算符

import numpy as np
    num=np.random.normal(0,1,(3,4))
    print(num)
    num[num<0.5]=0
    print(num)
    print(np.where(num>0.5,1,0))

9：**统计计算** 常见的min max mean sum std 函数等等 懂英文的基本上都知道啥意思 无需赘叙

**码字不易 希望大家点赞收藏以备不时之需 有问题可以私信**

[python]: https://blog.csdn.net/jiebaoshayebuhui/article/details/126281509?spm=1001.2014.3001.5502

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