Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数组对象ndarray，是广播功能函数。其整合C/C++.fortran代码的工具 ，更是Scipy、Pandas等的基础
numpy相关属性
np.ndim ：维度 np.shape ：各维度的尺度 （2，5） np.size ：元素的个数 10 np.dtype ：元素的类型 dtype(‘int32’) np.itemsize ：每个元素的大小，以字节为单位 ，每个元素占4个字节
numpy darray数组的创建
np.arange(n) ; 元素从0到n-1的ndarray类型 np.ones(shape): 生成全1 np.zeros((shape)， ddtype = np.int32) ： 生成int32型的全0 np.full(shape, val): 生成全为val np.eye(n) : 生成单位矩阵 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 数组的维度变换
np.reshape(shape) : 不改变当前数组，依shape生成 np.resize(shape) : 改变当前数组，依shape生成 np.swapaxes(ax1, ax2) : 将两个维度调换 np.flatten() : 对数组进行降维，返回折叠后的一位数组
numpy 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()numpy 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
numpy 数组的 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
numpy 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
np.savetxt(frame, array, fmt=’% .18e’, delimiter = None): frame是文件、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 = ‘,’ ) np.loadtxt(frame, dtype=np.float, delimiter = None, unpack = False) : frame是文件、字符串等，可以是.gz .bz2的压缩文件
numpy 多维数据的存取
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’) 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 np.save() 和np.load() 使用时，不用自己考虑数据类型和维度。
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
import numpy as np
b=np.random.randint(100,200,(8,))
c=np.random.choice(b,(3,2))
d=np.random.choice(b,(3,2),replace=False)
e=np.random.choice(b,(3,2),p=b/np.sum(b))
print('b:',b)
print('c:',c)
print('d:',d)
print('e:',e)结果
b: [114 186 105 118 135 197 158 124] c: [[186 197] [124 124] [118 118]] d: [[118 158] [114 135] [124 186]] e: [[135 124] [197 158] [114 114]]
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))
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)
numpy 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。
numpy 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