我的机器学习numpy篇

2018-02-27 11:11:16来源:https://www.jianshu.com/p/3a757f14a713作者:飘涯人点击

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前言:
numpy是以矩阵为基础的数学计算模块,其基础为多维数组为ndarray
官方文档:(https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/index.html)



何为ndarray?

一种由相同类型的元素组成的固定的多维数组。(注意黑体字)



ndarry创建

代码如下


import numpy as np
np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
np.zeros((4,5))
np.ones((2,3,4))
np.random.randint(1,20,size=(4,5))
np.arange(1,9,2)

#生成等差数列
np.linspace(1,10,4)

生成正态分布
np.random.rand(100,100)

np.logspace(0,1,3,base=2)





ndarry属性

ndim维度的个数
shape为ndim的属性
size元素总和
dtype判断元素类型


a=np.random.randint(1,20,size=(4,5))
a.dtype
a.shape


修改形状

reshape修改复制后的形状
shape在原本的基础上修改


arr=arr.reshape(-1,10)
arr.shape=(2,-1)


ndarry运算

矩阵积


np.dot(arr01,arro2)


ndarry切片

冒号切片
bool切片
花式切片


arry10=np.random.randint(1,20,size=(4,2,4))
arry10[2:,0,1:3]
arry10[[True,False,False,False]]


矩阵转置

arr.tranponse
arr.T


聚合函数

求平局值,方差,标准差


#二元函数比较大小
np.greater(arr1,arr2)
#求平局值
arr.mean(axis=0)
#求标准差
arr.std(axis=1)

np.where函数


np.where(condition,arr1,arr2)
#例子:将np.ana换成0
a1=np.array([
[1,2,np.NaN],
[1,2,np.pi],
[1,2,np.e],
])
condition=np.isnan(a1)
np.where(condition,0,a1)

np.unique去重复操作


np.unique(arr2)

后记:
才疏学浅,慢慢学习,慢慢更新,与诸君共勉


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