numpy中轴的概念
轴的概念：
在numpy中可以理解为方向，使用0，1，2…数字表示，对于一个一维数组，只有一个0轴，对于二维数组(shape(2, 2)), 有0轴和1轴，对于三维数组（shape(2, 2, 3)）,有0，1，2轴（分别对应数组的(“块”，“行”， “列”)）
二维数组的轴
三维数组的轴：
numpy读取数据
import numpy as np
"""
numpy读取数据：
np.loadtxt(frame, dtype=np.float, delimiter=None, skiprows=0, usecols=None,unpack=False)
参数：
frame: 文件、字符串或产生器，可以是.gz或bz2压缩文件
dtype：数据类型，可选，CSV的字符串以什么数据类型读入数组中，默认np.float
delimiter: 分隔字符串，默认是任何空格
skiprows: 跳过前x行，一般跳过第一行表头
usecols: 读取指定的列，索引，元组类型
unpack：如果True，则转置，读入属性将分别写入不同数组变量，False读入数据值写入一个数组变量，默认为False
说明：
np.loadtxt(filepath_csv, delimiter=",", dtype=int, unpack=True)
注意其中添加delimiter和dtype以及unpack的效果
delimiter：指定边界符号是什么，不指定会导致每行数据为一个整体的字符串而报错
dtype：默认情况下对于较大的数据会采用科学计数法的方式
那么unpack的效果呢：
unpack：默认是False(0),默认情况下，有多少条数据，就有多少行，
为True(1)的情况下，每一列的数组会组成一行，原始数据有多少列，加载出来的数据就有多少行，相当于转置的效果（行变为列，列变成行）
"""
numpy中将数组转置的3种方法
转置就是将行变为列，列变为行的效果
import numpy as np
# 将t1转置的3种方法
t1 = np.arange(10).reshape((2, 5))
# 1.转置，行变为列，列变成行,数学中的T表示为转置
t2 = t1.T
# 2.转置,使用transpose()函数
t3 = t1.transpose()
# 3.交换轴进行转置
t4 = t1.swapaxes(1, 0)
print(t1)
print("*" * 100)
print(t4)
打印出来的结果如下
numpy这种的索引和切片
在numpy中索引与python的的索引是一样的，都是从0开始
通用方法，在中括号中",“前写行”,"后写列
import numpy as np
# 创建一个二维数组
t1 = np.arange(1, 10001).reshape(2500, 4)
# 取行
# 取第二行
# 取第3行, 下标为2
# t2 = t1[2]
# print(t2)
# 取多行,取第1行到第三行
# t2 = t1[0:3]
# 取连续的多行，从第三行一直到结尾
# t2 = t1[2:]
# 取不连续的多行, 取第一行，第3行和最后一行
# t2 = t1[[0, 2, -1]]
# 通用方法，在","前写行","后写列
# print(t1[0, :]) # 第一行
# print(t1[2:, :]) # 第3行到最后一行
# print(t1[[0, 2, -1], :]) # 取第一行，第3行和最后一行
# 取列
# 取第一列
# t2 = t1[:, 0]
# 取连续的多列， 从第2列到最后一列
# t2 = t1[:, 1:]
# 取不连续的多列
# t2 = t1[:, [0, 1, -1]]
# 取行和列，取第3行，第四列之中的交点的值
# t2 = t1[2, 3]
# 取多行和多列，第三行到第五行，第2列到第四列的值
# t2 = t1[2:5, 1:4]
# 取多个不相邻的点
# 选出来的结果是(0,0), (1, -1), (-1, 2)
t2 = t1[[0, 1, -1], [0, -1, 2]]
print(t1)
print("*" * 100)
print(t2)
numpy中更多索引的方式
更多索引的方式包括布尔索引、np.where三元运算符和裁剪np.clip
import numpy as np
# numpy 中数值的修改
t1 = np.arange(1, 25).reshape(4, 6)
# 将3行4列的值修改为0
# t1[2, 3] = 0
# 将t1中大于5的值修改为0
# t1[t1 > 5] = 0
# print(t1)
# numpy中的布尔索引
# print(t1<10)
# 问题： 如果我们想把t1中小于10的数字替换为0，把大于10的替换为10，应该怎么做
# numpy中的三元运算符where
# numpy中的三元运算符类似于python中的三元运算符
# t1 = np.where(t1 < 10, 0, 10) # 第一个为条件，第二个为满足条件所替换数字，第三个为不满足条件所替换的数字
# a = 3 if 3 > 2 else 4 # python中的3元运算符
# 问题：如果我们向把t中小于10的数字替换为10，把大于20的替换为20，应该怎么做
# numpy中的clip(剪裁)
# t1 = t1.clip(10, 20)
# t1.clip(10, 20)在10到20之间的数字不替换，第一个参数(10)表示比它(10)小的值替换为第一个参数(10)，第二个参数(20)表示比它(20)大的数字替换为第二个参数(20)
numpy中的nan
nan: 全称not a number，表示不是一个数字,它为float类型, 有关nan的用法后面会进行详细讲解
import numpy as np
# 将第2行第三列的值变为nan
t1 = np.arange(12).reshape((3, 4))
t1 = t1.astype(float) # 转变数组类型
t1[1, 2] = np.nan
print(t1)
数据的拼接
numpy中拼接的方法有vstack(竖直拼接)和hstack(水平拼接)等多种方法，当然还会有分割的方法，这里就不过多赘述了，感兴趣的可以去numpy官方文档numpy中文官方文档
import numpy as np
t1 = np.arange(12).reshape(2, 6)
t2 = np.arange(12, 24).reshape(2, 6)
print(t1)
t3 = np.vstack((t1, t2)) # 竖直拼接，谁的参数在左边，谁的值就在上方
# print(t3)
"""
结果：
[[ 0 1 2 3 4 5]
[ 6 7 8 9 10 11]
[12 13 14 15 16 17]
[18 19 20 21 22 23]]
"""
t4 = np.hstack((t1, t2)) # 水平拼接，谁的参数在左边，谁的值就在左边
# print(t4)
"""
结果：
[[ 0 1 2 3 4 5 12 13 14 15 16 17]
[ 6 7 8 9 10 11 18 19 20 21 22 23]]
"""
"""
数组的行列交换：
数组水平或者竖直拼接很简单，但是拼接之前应该注意什么呢？
数值拼接的时候：每一列代表的意义应该相同！！！否则牛头不对马嘴
如果每一列的意义不同，这个时候应该交换某一组的数的列，让其和另外一类相同
"""
# 数组的行列交换
t1[[0, 1], :] = t2[[1, 0], :] # 行交换, 将t1中的第二行和第三行交换为t2的第三行和第二行
print("*" * 100)
print(t1)
数据拼接的小案例
import numpy as np
# 数组拼接小案例
np.random.seed(100) # 设定一个随机数种子
t1 = np.random.randint(1000, 10000, (250, 4)).astype(int) # 生成一个1000到10000之间的250行4列的随机数组
t2 = np.random.randint(1000, 10000, (250, 4)).astype(int)
# 构造全为1的数组
ones = np.ones((t1.shape[0], 1)).astype(int)
# 构造全为0的数组
zeros = np.zeros((t1.shape[0], 1)).astype(int)
# 分别添加一列全为1， 0的数组
t1 = np.hstack((t1, ones)) # 水平拼接
t2 = np.hstack((t2, zeros))
# 竖直拼接俩组数据
data = np.vstack((t1, t2))
print(data)
打印出来的结果如下
numpy中更多好用的方法
- 1.获取最大最小值的索引的位置
- 1 np.argmax(t, axis=0) # 获取轴t数组上轴为0最大值的索引位置
- 2 np.argmin(t, axis=1) # 获取轴t数组上轴为1最小值的索引位置
- 1 np.argmax(t, axis=0) # 获取轴t数组上轴为0最大值的索引位置
- 2 创建一个全为0的数组np.zeros((3,4)) # 创建一个3行4列的值为0的数组
- 3.创建一个全为1的数组np.ones((3,4)) # 创建一个3行4列的值为1的数组
- 4.创建一个对角线为1的正方形数组(方阵): np.eye(3) # 创建3行3列对角线为1的方阵
numpy.random生成随机数
numpy.random生成随机数
参数 解释
.rand(d0,d1,...dn) 创建d0-dn维度的均匀分布的随机数数组，浮点数，范围从0-1
.randn(d0,d1,...dn) 创建d0-dn维度的标准正态分布随机数，浮点数，平均数0，标准差1
.randint(low, high,(shape)) 从给定上下限范围选取随机整数，范围是low，high,形状是shape
.uniform(loc,scale, (size)) 从指定正太分布中随机抽取样本，分布中心是loc(概率分布的均值)，标准差是scale，形状是size
.seed(s) 随机数种子，s是给定的种子值。因为计算机生成的是伪随机数，所以通过设定相同的随机种子，可以每次生成相同的随机数
numpy的注意点copy和view
- a=b完全不复制，a和b相互影响
- a=b[:],视图的操作，一种切片，会创建新的对象a，但是a的数据完全由b保管，它们俩的数据变化是一致的
- a=b.copy(), 复制， a和b互不影响
第一种与第二种类似于python中的浅拷贝，第三种类似于python的中的深拷贝推荐使用第三种方法，它们在内存中是独立的，互不影响
numpy中nan和常用统计方法
numpy中的nan和inf
nan(NAN, Nan): not a number表示不是一个数字
什么时候numpy会出现nan：
当我们读取本地文件为float的时候，如果有缺失，就会出现nan
当做了一个不合适的计算的时候(比如无穷大(inf)减去无穷大)
inf(-inf, inf): infinity, inf表示正无穷，-inf表示负无穷
什么时候会出现inf包括(-inf, inf)
比如一个数字除以0，(python中会直接会报错，numpy中是一个inf或者-inf)
那么如何指定一个nan或者inf呢?
注意它们的type类型 ==> a = np.inf type(a)
注意它们的type类型 ==> a = np.nan type(a)
它们都是float类型.
numpy中的nan注意点
1.两个nan是不相等的 np.nan == np.nan ==> False
2.np.nan !== np.nan np.nan !== np.nan ==> True
3.利用以上特性，判断数组中的nan的个数
t = np.array([1., 2., nan])
np.count_nonzero(t!=t) ==> 1
说明: count_nonzero()函数是判断数组中不为0的数的个数，当传入参数t!=t时，则返回bool类型，然后返回数组中为true的个数
4.由于2，那么如何判断一个数字是否是nan呢？通过np.isnan(a)来判断，返回bool类型，比如希望把nan替换为0，所以我们也可以使用count_nonzero(np.isnan(a))来获取nan的个数
t = np.array([1., 2., nan])
t[np.isnan(t)] = 0
t ==> array([1., 2., 0])
5.nan和任何值计算都为nan
numpy中的nan的注意点:
那么问题来了，在一组数据中单纯的把nan替换你为0，合适么？会受到什么样的影响?
答：比如，全部替换为0后，替换之前的平均值如果大于0，替换之后的均值肯定会变小，所以一般的方式是把缺失的数值替换为均值(中值)或者直接删除有缺失值的一行
numpy中的常用的统计函数
numpy中常用的统计函数：
求和：t.sum(axis=None)
均值: t.mean(a, axis=None) 受离群点的影响较大
中值： np.median(t, axis=None)
最大值： t.max(axis=None)
最小值： t.min(axis=None)
极值：np,ptp(t, axis=None) 即最大值和最小值之差
标准差：t.std(axis=None)
说明： 标准差是一组数据平均值分散在程度中的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值接近平均值反映出数据的波动稳定情况，越大表示波动越大，越不稳定
默认返回多为数组的全部统计结果，如果指定axis，则返回一个当前轴上的结果
案例， 将一个数组中的nan替换为它的均值
import numpy as np
def temp_nan(t):
for i in range(t.shape[-1]):
"""查看当前是哪一列"""
temp_col = t[:, i]
nan_number = np.count_nonzero(temp_col != temp_col) # nan数列的数量
if nan_number != 0: # 当nan不等于0时，说明此数列有nan值
temp_nan_col = temp_col[temp_col == temp_col] # 当前这一列不为nan的数列（除nan以外的值）
temp_number = temp_nan_col.mean() # 取均值
temp_col[np.isnan(temp_col)] = temp_number # 将nan的值赋值为均值
return t
if __name__ == '__main__':
t = np.arange(24).reshape((4, 6)).astype(float)
t[1, 2:] = np.nan # 将第三行，第三到四列中的交点值变为nan值
print(t)
print("*"*100)
t = temp_nan(t)
print(t)
结果如下：
numpy学习小结
这里我画了一个numpy学习的思维导图
学习小结
最后把我认为比较重要的问题列出来一下
numpy 学习小结
- 1.如何选择一行或者多行的数据（列）？
- t[2:,:] # 选择3到最后一行数组
- t[:,2] # 选择第3列数组
- 2.如何给选取的行或者列赋值?
- t[2:, :] = 0 # 将第三行到最后一行赋值为0
- t[:, 2] = 0 # 将第三列赋值为0
- 3.如何把大于10的值替换为10?
- t[t>10] = 10
- 4.np.where如何使用？
- 第一个参数写条件，第二个参数为满足条件所替换的数字，第三个是不满足条件所替换的数字
- np.where(t>10, 10, 0)
- 5.np.clip如何使用？
- 裁剪， 第一个参数是小于它所替换的数，第二个参数是大于它所替换的数
- np.clip(10, 20)
- 6.如何转置(交换轴)？
- t.T
- t.transpose()
- t.swapaxes(1, 0) # 交换轴
- 7.读取csv文件数据？
- np.loadtxt(file_path, delimiter=",", dtype=int)
- 8.np.nan与np.inf是什么？
-它们都是float类型.
-np.nan 表示不是一个数字，它与任何一个数组相加都是nan
-inf(-inf, inf): infinity, inf表示正无穷，-inf表示负无穷 - 9.常用的统计函数？
- 求和：t.sum(axis=None)
- 均值: t.mean(a, axis=None) 受离群点的影响较大
- 中值： np.median(t, axis=None)
- 最大值： t.max(axis=None)
- 最小值： t.min(axis=None)
- 极值：np,ptp(t, axis=None) 即最大值和最小值之差
- 标准差：t.std(axis=None)
- 10.标准差反映出数据的什么信息？
- 标准差是一组数据平均值分散在程度中的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值接近平均值反映出数据的波动稳定情况，越大表示波动越大，越不稳定
持以进步，恒以为功！
来源：CSDN
作者：mr.ocean
链接：https://blog.csdn.net/qq_45020131/article/details/103938236