01-numpy简单入门

numpy入门

什么是numpy

numpy：number python，一个重要的python语言数学运算库，在数据分析，机器学习，科学运算，图像处理等方面有重要的作用。numpy让向量和矩阵的运算变得非常简单。

创建numpy数组

numpy的数组不同于普通的list数组，numpy的数组可以轻松的扩展到多个维度。在numpy中数组的名字叫ndarray（n个dimension的array）

np.array([1,2,3])

np.ones(3)
np.zeros(3)
np.random.random(3)

a = np.array([0, 1, 2, 3])
type(a)
a = np.array(0,1,2,3) #报错
a = np.array((0,1,2,3))
c = np.array([3, '4.5'])  # 数组的数据类型

创建1-6的数组

c = np.arange(6)

创建-2到1间隔为0.5的数组, 前开后闭

np.arange(-2, 1, 0.5)

把0-2的空间分割成5份，包含5

np.linspace(0, 2, 5)

二维0数组和1数组

np.ones([2, 3])
np.zeros([2, 3])

numpy对角单位矩阵

np.eye(2)

numpy斜对角矩阵

a = np.array([1, 2, 3])
d = np.diag(a)  # 2D的斜对角矩阵

numpy数组的属性

d的维度

d.ndim

d的形状

d.shape

d的元素个数

d.size

d的数据类型

d.dtype

numpy进阶

numpy数组的运算

• 加

• 减 乘 除

• numpy数组乘以常量

• 平方

data ** 2

• 三角函数

np.sin(data)

• 指数函数

np.exp(b)

• 开平方

np.sqrt(a)

• 布尔过滤

a = np.array([20,30,40,50]) a <= 35

numpy数组和list比较

a = [20,30,40,50] #创建一个list
b = list（range(2,6)) #创建另外一个list 从2到6

a + b # 两个list进行concat操作 [20,30,40,50,2,3,4,5]
a - b # 报错
a * 2 # a所在的list repetition2次 [20,30,40,50,20,30,40,50]
a / b # 没有这样的操作

numpy数组的索引

numpy数组的元素操作

numpy二维数组

b = np.array([[0, 1], [2, 3]]) 

numpy数组运算

numpy数组切片索引

numpy数据转置

numpy数据变形

c = np.array([1,2,3,4,5,6])
c.reshape(2,3)
c.reshape(3,2)
c.reshape(3,-1)
c.ravel() # 降成一维

numpy高维数据

d.ndim
d.shape

numpy数据维度应用场景

计算机如何表示图像

1. 黑白照片

1. 彩色照片