Python进阶复习-Numpy库

你的名字 2024-03-02 08:55 99阅读 0赞

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*  使用场合
 *  创建数组
 *   *  从列表基础上创建
     *  从头开始创建
 *  四大运算
 *   *  向量化运算
     *  矩阵运算
     *  广播运算
     *  比较运算和掩码

## 使用场合 ##

*  需要使用Pyhton的for循环实现一些向量化/矩阵化操作的场景【比如向量的点乘等】

## 创建数组 ##

### 从列表基础上创建 ###

import numpy as np
    # 一维数组
    n1=np.array([1,5,3,4,5,6],dtype="float32")
    print(n1)
    # 二维数组
    n2=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
    print(n2)

[1. 5. 3. 4. 5. 6.]
    [[1 2 3]
     [4 5 6]
     [7 8 9]]

### 从头开始创建 ###

np.arange(1,9,3)

*  单位矩阵

import numpy as np
    
    # 创建一个 3x3 的单位矩阵  
    matrix = np.eye(3)
    
    # 输出单位矩阵  
    print(matrix)

执行结果：

[[1. 0. 0.]  
     [0. 1. 0.]  
     [0. 0. 1.]]

## 四大运算 ##

### 向量化运算 ###

*  加减乘除、乘方、取余、整除、绝对值、三角函数、指数、对数

print(n2+3)

[[ 4  5  6]
     [ 7  8  9]
     [10 11 12]]

*  两个数组的加减乘除

### 矩阵运算 ###

*  矩阵转置

import numpy as np
    
    A = np.array([[1, 2], [3, 4]])  # 创建一个 2x2 的矩阵 A  
    B = np.array([[5, 6], [7, 8]])  # 创建一个 2x2 的矩阵 B  
    A_transpose = A.T
    A_transpose

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

*  矩阵乘法

import numpy as np
    
    # 定义两个矩阵 A 和 B  
    A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])  
    B = np.array([[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]])
    
    # 计算矩阵乘法  
    dot_product = np.dot(A, B)
    
    # 输出结果  
    print(dot_product)

输出结果为：

[ 58  42  29]  
    [139  99  63]  
    [203 142 105]

### 广播运算 ###

*  广播运算是一种在不同形状的数组之间进行数学运算的方法，它能够自动将较小的数组扩展到与较大的数组相同的形状，从而使它们可以进行元素级别的运算。

import numpy as np
    
    a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # 2x3 的数组  
    b = np.array([1, 2, 3])  # 1x3 的数组
    
    result = a + b  # 广播运算  
    print(result)

执行结果：

[[2 4 6]  
     [5 7 9]]

### 比较运算和掩码 ###

*  比较运算

import numpy as np
    x=np.random.randint(100,size=(5,5))
    print(x)
    print(x>60)
    print(np.sum(x>60))

[[68 53 32 27 41]
     [87 49 21 48 32]
     [16 31 64 72 34]
     [18 63 65 55 10]
     [93 47 66 18 73]]
    [[ True False False False False]
     [ True False False False False]
     [False False  True  True False]
     [False  True  True False False]
     [ True False  True False  True]]
    9

*  掩码

x[x>60]

array([68, 87, 64, 72, 63, 65, 93, 66, 73])