numpy大全(一直补充)

 

一.函数(2017-4-16)

import numpy as np

.ndim :维度 

.shape :各维度的尺度 ,例如简单的二维(5×5)显示为[5, 5]

 

.size :元素的个数 10 
.dtype :元素的类型 dtype(‘int32’) 
.itemsize :每个元素的大小,以字节为单位 ,每个元素占4个字节 
ndarray:数组的创建 
np.arange(1, 11).reshape([5, 2]) #生成1~10的等差数列并重新排列为5×2的数组
np.ones(shape): 生成全1  np.ones([5, 5]) #生成为1的5×5数
np.zeros((shape), ddtype = np.int32) : 生成int32型的全0 ,np.zeros([4, 4]) #生成为0的4×4数组
np.full(shape, val): 生成全为val 
np.eye(n) : 生成单位矩阵,n表示nxn

 

np.ones_like(a) : 按数组a的形状生成全1的数组 
np.zeros_like(a): 同理 
np.full_like (a, val) : 同理

np.linspace(1,10,4): 根据起止数据等间距地生成数组 
np.linspace(1,10,4, endpoint = False):endpoint 表示10是否作为生成的元素 
np.concatenate():numpy提供了numpy.concatenate((a1,a2,…), axis=0)函数。能够一次完成多个数组的拼接。其中a1,a2,…是数组类型的参数

  • 数组的维度变换

.reshape(shape) : 不改变当前数组,依shape生成       shape=[n,m]
.resize(shape) : 改变当前数组,依shape生成 
.swapaxes(ax1, ax2) : 将两个维度调换 
.flatten() : 对数组进行降维,返回折叠后的一位数组

  • 数组的类型变换

数据类型的转换 :a.astype(new_type) : eg, a.astype (np.float) 
数组向列表的转换: a.tolist() 
数组的索引和切片

  • 一维数组切片

a = np.array ([9, 8, 7, 6, 5, ]) 
a[1:4:2] –> array([8, 6]) : a[起始编号:终止编号(不含): 步长]

  • 多维数组索引

a = np.arange(24).reshape((2, 3, 4)) 
a[1, 2, 3] 表示 3个维度上的编号, 各个维度的编号用逗号分隔

  • 多维数组切片

 

a [:,:,::2 ] 缺省时,表示从第0个元素开始,到最后一个元素 

 

二、数组的运算 
np.abs(a) np.fabs(a) : 取各元素的绝对值 
np.sqrt(a) : 计算各元素的平方根 
np.square(a): 计算各元素的平方 
np.log(a) np.log10(a) np.log2(a) : 计算各元素的自然对数、10、2为底的对数 
np.ceil(a) np.floor(a) : 计算各元素的ceiling 值, floor值(ceiling向上取整,floor向下取整) 
np.rint(a) : 各元素 四舍五入 
np.modf(a) : 将数组各元素的小数和整数部分以两个独立数组形式返回 
np.exp(a) : 计算各元素的指数值 
np.sign(a) : 计算各元素的符号值 1(+),0,-1(-) 
np.maximum(a, b) np.fmax() : 比较(或者计算)元素级的最大值 
np.minimum(a, b) np.fmin() : 取最小值 
np.mod(a, b) : 元素级的模运算 

 

np.copysign(a, b) : 将b中各元素的符号赋值给数组a的对应元素

 

三、数据的CSV文件存取

CSV (Comma-Separated Value,逗号分隔值) 只能存储一维和二维数组

 

1.np.savetxt(frame, array, fmt=’% .18e’, delimiter = None): 

    frame是文件路径、字符串等,可以是.gz .bz2的压缩文件; array 表示存入的数组; fmt 表示元素的格式 eg: %d % .2f % .18e ; delimiter: 分割字符串,默认是空格 

eg: np.savetxt(‘a.csv’, a, fmt=%d, delimiter = ‘,’ )

 

2.np.loadtxt(frame, dtype=np.float, delimiter = None, unpack = False) : 

    frame是文件路径、字符串等,可以是.gz .bz2的压缩文件; dtype:数据类型,读取的数据以此类型存储; delimiter: 分割字符串,默认是空格; unpack: 如果为True, 读入属性将分别写入不同变量。 

 

3.多维数据的存取 

 

(1)a.tofile(frame, sep=’’, format=’%s’ ) :

     frame: 文件、字符串; sep: 数据分割字符串,如果是空串,写入文件为二进制 ; format:: 写入数据的格式  eg: a = np.arange(100).reshape(5, 10, 2)      a.tofile(“b.dat”, sep=”,”, format=’%d’)

(2)np.fromfile(frame, dtype = float, count=-1, sep=’’): frame: 文件、字符串 ; dtype: 读取的数据以此类型存储; count:读入元素个数, -1表示读入整个文件; sep: 数据分割字符串,如果是空串,写入文件为二进制

PS: a.tofile() 和np.fromfile()要配合使用,要知道数据的类型和维度。

np.save(frame, array) : frame: 文件名,以.npy为扩展名,压缩扩展名为.npz ; array为数组变量 
np.load(fname) : frame: 文件名,以.npy为扩展名,压缩扩展名为.npz 

np.save() 和np.load() 使用时,不用自己考虑数据类型和维度。

 

四、numpy随机数函数

numpy 的random子库

rand(d0, d1, …,dn) : 各元素是[0, 1)的浮点数,服从均匀分布 
randn(d0, d1, …,dn):标准正态分布 
randint(low, high,( shape)): 依shape创建随机整数或整数数组,范围是[ low, high) 
seed(s) : 随机数种子

shuffle(a) : 根据数组a的第一轴进行随机排列,改变数组a 
permutation(a) : 根据数组a的第一轴进行随机排列, 但是不改变原数组,将生成新数组 
choice(a[, size, replace, p]) : 从一维数组a中以概率p抽取元素, 形成size形状新数组,replace表示是否可以重用元素,默认为False。 
eg:  
replace = False时,选取过的元素将不会再选取

uniform(low, high, size) : 产生均匀分布的数组,起始值为low,high为结束值,size为形状 
normal(loc, scale, size) : 产生正态分布的数组, loc为均值,scale为标准差,size为形状 
poisson(lam, size) : 产生泊松分布的数组, lam随机事件发生概率,size为形状 

eg: a = np.random.uniform(0, 10, (3, 4)) a = np.random.normal(10, 5, (3, 4))

 

五、numpy的统计函数

sum(a, axis = None) : 依给定轴axis计算数组a相关元素之和,axis为整数或者元组 
mean(a, axis = None) : 同理,计算平均值 
average(a, axis =None, weights=None) : 依给定轴axis计算数组a相关元素的加权平均值 
std(a, axis = None) :同理,计算标准差 
var(a, axis = None): 计算方差 
eg: np.mean(a, axis =1) : 对数组a的第二维度的数据进行求平均 
a = np.arange(15).reshape(3, 5) 
np.average(a, axis =0, weights =[10, 5, 1]) : 对a第一各维度加权求平均,weights中为权重,注意要和a的第一维匹配

min(a) max(a) : 计算数组a的最小值和最大值 
argmin(a) argmax(a) : 计算数组a的最小、最大值的下标(注:是一维的下标) 
unravel_index(index, shape) : 根据shape将一维下标index转成多维下标 
ptp(a) : 计算数组a最大值和最小值的差 
median(a) : 计算数组a中元素的中位数(中值) 
eg:a = [[15, 14, 13], 
[12, 11, 10] ] 
np.argmax(a) –> 0 

np.unravel_index( np.argmax(a), a.shape) –> (0,0)

六、numpy的梯度函数

np.gradient(a) : 计算数组a中元素的梯度,f为多维时,返回每个维度的梯度 
离散梯度: xy坐标轴连续三个x轴坐标对应的y轴值:a, b, c 其中b的梯度是(c-a)/2 而c的梯度是: (c-b)/1

当为二维数组时,np.gradient(a) 得出两个数组,第一个数组对应最外层维度的梯度,第二个数组对应第二层维度的梯度。 

七、图像的表示和变换

PIL, python image library 库 
from PIL import Image 
Image是PIL库中代表一个图像的类(对象)

im = np.array(Image.open(“.jpg”))

im = Image.fromarray(b.astype(‘uint8’)) # 生成 
im.save(“路径.jpg”) # 保存

im = np.array(Image.open(“.jpg”).convert(‘L’)) # convert(‘L’)表示转为灰度图

转载自:https://blog.csdn.net/qq_31967985/article/details/79960193

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