Numpy是python中最有用的工具之一。它可以有效地处理大容量数据。使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。在本文中，将介绍NumPy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。
创建数组
1、Array
它用于创建一维或多维数组
numpy.array(object, dtype=None, *,
copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0, like=None)
Dtype:生成数组所需的数据类型。 ndim:指定生成数组的最小维度数。
import numpy as np
np.array([1,2,3,4,5])
----------------
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
还可以使用此函数将pandas的df和series转为NumPy数组。
sex = pd.Series(['Male','Male','Female'])
np.array(sex)
------------------------
array(['Male', 'Male', 'Female'], dtype=object)
2、Linspace
创建一个具有指定间隔的浮点数的数组。
numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True,
retstep=False, dtype=None, axis=0)[source]
start:起始数字 end:结束 Num:要生成的样本数，默认为50。
np.linspace(10,100,10)
--------------------------------
array([ 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 100.])
3、Arange
在给定的间隔内返回具有一定步长的整数。
numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None, *, like=None)
step:数值步长。
np.arange(5,10,2)
-----------------------
array([5, 7, 9])
4、Uniform
在上下限之间的均匀分布中生成随机样本。
numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)
np.random.uniform(5,10,size = 4)
------------
array([6.47445571, 5.60725873, 8.82192327, 7.47674099])
np.random.uniform(size = 5)
------------
array([0.83358092, 0.41776134, 0.72349553])
np.random.uniform(size = (2,3))
------------
array([[0.7032511 , 0.63212039, 0.6779683 ],
[0.81150812, 0.26845613, 0.99535264]])
5、Random.randint
在一个范围内生成n个随机整数样本。
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)
np.random.randint(5,10,10)
------------------------------
array([6, 8, 9, 9, 7, 6, 9, 8, 5, 9])
6、Random.random
生成n个随机浮点数样本。
numpy.random.random(size=None)
np.random.random(3)
---------------------------
array([0.87656396, 0.24706716, 0.98950278])
7、Logspace
在对数尺度上生成间隔均匀的数字。
numpy.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True,
base=10.0, dtype=None, axis=0)
Start:序列的起始值。 End:序列的最后一个值。 endpoint:如果为True，最后一个样本将包含在序列中。 base:底数。默认是10。
np.logspace(0,10,5,base=2)
------------------
array([1.00000000e+00, 5.65685425e+00,
3.20000000e+01, 1.81019336e+02,1.02400000e+03])
8、zeroes
np.zeroes会创建一个全部为0的数组。
numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C', *, like=None)
shape:阵列的形状。 Dtype:生成数组所需的数据类型。' int '或默认' float '
np.zeros((2,3),dtype='int')
---------------
array([[0, 0, 0],
[0, 0, 0]])
np.zeros(5)
-----------------
array([0., 0., 0., 0., 0.])
9、ones
np.ones函数创建一个全部为1的数组。
numpy.ones(shape, dtype=None, order='C', *, like=None)
np.ones((3,4))
------------------
array([[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]])
10、full
创建一个单独值的n维数组。
numpy.full(shape, fill_value, dtype=None, order='C', *, like=None)
fill_value:填充值。
np.full((2,4),fill_value=2)
--------------
array([[2, 2, 2, 2],
[2, 2, 2, 2]])(2,4) : ꜱʜᴀᴘᴇ
11、Identity
创建具有指定维度的单位矩阵。
numpy.identity(n, dtype=None, *, like=None)
np.identity(4)
----------
array([[1., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 0., 1.]])#ᴅᴇꜰᴀᴜʟᴛ ᴅᴀᴛᴀ ᴛʏᴘᴇ ɪꜱ `ꜰʟᴏᴀᴛ`
数组操作
12、min
返回数组中的最小值。
np.min(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>,
initial=<no value>, where=<no value>)
axis:用于操作的轴。 out:用于存储输出的数组。
arr = np.array([1,1,2,3,3,4,5,6,6,2])
np.min(arr)
----------------
1
13、max
返回数组中的最大值。
np.max(a, axis=None,out=None)
np.max(arr)
------------------
6
14、unique
返回一个所有唯一元素排序的数组。
numpy.unique(ar, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None, *, equal_nan=True)
return_index:如果为True，返回数组的索引。 return_inverse:如果为True，返回唯一数组的下标。 return_counts:如果为True，返回数组中每个唯一元素出现的次数。 axis:要操作的轴。默认情况下，数组被认为是扁平的。
np.unique(arr,return_counts=True)
---------------------
(
array([1, 2, 3, 4, 5, 6]), ## Unique elements
array([2, 2, 2, 1, 1, 2], dtype=int64) ## Count
)
15、mean
返回数组的平均数
numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None)
np.mean(arr,dtype='int')
-------------------------------
3
16、medain
返回数组的中位数。
numpy.medain(a, axis=None, out=None)
arr = np.array([[1,2,3],[5,8,4]])
np.median(arr)
-----------------------------
3.5
17、digitize
返回输入数组中每个值所属的容器的索引。
numpy.digitize(x, bins, right=False)[source]
bin：容器的数组。 right:表示该间隔是否包括右边或左边的bin。
a = np.array([-0.9, 0.5, 0.9, 1, 1.2, 1.4, 3.6, 4.7, 5.3])
bins = np.array([0,1,2,3])
np.digitize(a,bins)
-------------------------------
array([0, 1, 1, 2, 2, 2, 4, 4, 4], dtype=int64)
Exp Value
x < 0 : 0
0 <= x <1 : 1
1 <= x <2 : 2
2 <= x <3 : 3
3 <=x : 4
Compares -0.9 to 0, here x < 0 so Put 0 in resulting array.
Compares 0.5 to 0, here 0 <= x <1 so Put 1.
Compares 5.4 to 4, here 3<=x so Put 4
18、reshape
它是NumPy中最常用的函数之一。它返回一个数组，其中包含具有新形状的相同数据。
numpy.reshape(shap)
A = np.random.randint(15,size=(4,3))
A
----------------------
array([[ 8, 14, 1],
[ 8, 11, 4],
[ 9, 4, 1],
[13, 13, 11]])
A.reshape(3,4)
-----------------
array([[ 8, 14, 1, 8],
[11, 4, 9, 4],
[ 1, 13, 13, 11]])
A.reshape(-1)
-------------------
array([ 8, 14, 1, 8, 11, 4, 9, 4, 1, 13, 13, 11])
19、expand_dims
它用于扩展数组的维度。
numpy.expand_dims(a, axis)
arr = np.array([ 8, 14, 1, 8, 11, 4, 9, 4, 1, 13, 13, 11])
np.expand_dims(A,axis=0)
-------------------------
array([[ 8, 14, 1, 8, 11, 4, 9, 4, 1, 13, 13, 11]])
np.expand_dims(A,axis=1)
---------------------------
array([[ 8],
[14],
[ 1],
[ 8],
[11],
[ 4],
[ 9],
[ 4],
[ 1],
[13],
[13],
[11]])
20、squeeze
通过移除一个单一维度来降低数组的维度。
np.squeeze(a, axis=None)
arr = np.array([[ 8],[14],[ 1],[ 8],[11],[ 4],[ 9],[ 4],[ 1],[13],[13],[11]])
np.squeeze(arr)
---------------------------
array([ 8, 14, 1, 8, 11, 4, 9, 4, 1, 13, 13, 11])
21、count_nonzero
计算所有非零元素并返回它们的计数。
numpy.count_nonzero(a, axis=None, *, keepdims=False)
a = np.array([0,0,1,1,1,0])
np.count_nonzero(a)
--------------------------
3
22、argwhere
查找并返回非零元素的所有下标。
numpy.argwhere(a)
a = np.array([0,0,1,1,1,0])
np.argwhere(a)
---------------------
array([[2],[3],[4]], dtype=int64)
23、argmax & argmin
argmax返回数组中Max元素的索引。它可以用于多类图像分类问题中获得高概率预测标签的指标。
numpy.argmax(a, axis=None, out=None, *, keepdims=<no value>)
arr = np.array([[0.12,0.64,0.19,0.05]])
np.argmax(arr)
---------
1
argmin将返回数组中min元素的索引。
numpy.argmin(a, axis=None, out=None, *, keepdims=<no value>)
np.argmin(min)
------
3
24、sort
对数组排序。
numpy.sort(a, axis=- 1, kind=None, order=None)
kind:要使用的排序算法。{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’, ‘stable’}
arr = np.array([2,3,1,7,4,5])
np.sort(arr)
----------------
array([1, 2, 3, 4, 5, 7])
25、abs
numpy.absolute(x, /, out=None, *,
where=True, casting='same_kind',
order='K', dtype=None,
subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'absolute'>
返回数组中元素的绝对值。当数组中包含负数时，它很有用。
A = np.array([[1,-3,4],[-2,-4,3]])np.abs(A)
---------------
array([[1, 3, 4],
[2, 4, 3]])
26、round
将浮点值四舍五入到指定数目的小数点。
numpy.around(a, decimals=0, out=None)
decimals:要保留的小数点的个数。
a = np.random.random(size=(3,4))
a
-----
array([[0.81695699, 0.42564822, 0.65951417, 0.2731807 ],
[0.7017702 , 0.12535894, 0.06747666, 0.55733467],
[0.91464488, 0.26259026, 0.88966237, 0.59253923]])
np.round(a,decimals=0)
------------
array([[1., 0., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[0., 1., 0., 1.]])
np.round(a,decimals=1)
-------------
array([[0.8, 0. , 0.6, 0.6],
[0.5, 0.7, 0.7, 0.8],
[0.3, 0.9, 0.5, 0.7]])
27、clip
numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None, **kwargs)
它可以将数组的裁剪值保持在一个范围内。
arr = np.array([0,1,-3,-4,5,6,7,2,3])
arr.clip(0,5)
-----------------
array([0, 1, 0, 0, 5, 5, 5, 2, 3])
arr.clip(0,3)
------------------
array([0, 1, 0, 0, 3, 3, 3, 2, 3])
arr.clip(3,5)
------------------
array([3, 3, 3, 3, 5, 5, 5, 3, 3])
替换数组中的值
28、where
返回满足条件的数组元素。
numpy.where(condition, [x, y, ]/)
condition:匹配的条件。如果true则返回x，否则y。
a = np.arange(12).reshape(4,3)
a
-------
array([[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11]])
np.where(a>5) ## Get The Index
--------------------
(array([2, 2, 2, 3, 3, 3], dtype=int64),
array([0, 1, 2, 0, 1, 2], dtype=int64))
a[np.where(a>5)] ## Get Values
--------------------------
array([ 6, 7, 8, 9, 10, 11])
它还可以用来替换pandas df中的元素。
np.where(data[feature].isnull(), 1, 0)
29、put
用给定的值替换数组中指定的元素。
numpy.put(a, ind, v)
a:数组 Ind:需要替换的索引 V:替换值
arr = np.array([1,2,3,4,5,6])
arr
--------
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
np.put(arr,[1,2],[6,7])
arr
--------
array([1, 6, 7, 4, 5, 6])
30、copyto
将一个数组的内容复制到另一个数组中。
numpy.copyto(dst, src, casting='same_kind', where=True)
dst：目标 src：来源
arr1 = np.array([1,2,3])
arr2 = np.array([4,5,6])
print("Before arr1",arr1)
print("Before arr2",arr1)
np.copyto(arr1,arr2)
print("After arr1",arr1)
print("After arr2",arr2)
---------------------------
Before arr1 [1 2 3]
Before arr2 [4 5 6]
After arr1 [4 5 6]
After arr2 [4 5 6]
集合操作
31、查找公共元素
intersect1d函数以排序的方式返回两个数组中所有唯一的值。
numpy.intersect1d(ar1, ar2, assume_unique=False, return_indices=False)
Assume_unique:如果为真值，则假设输入数组都是唯一的。 Return_indices:如果为真，则返回公共元素的索引。
ar1 = np.array([1,2,3,4,5,6])
ar2 = np.array([3,4,5,8,9,1])
np.intersect1d(ar1,ar2)
---------------
array([1, 3, 4, 5])
np.intersect1d(ar1,ar2,return_indices=True)
---------------
(array([1, 3, 4, 5]), ## Common Elements
array([0, 2, 3, 4], dtype=int64),
array([5, 0, 1, 2], dtype=int64))
32、查找不同元素
numpy.setdiff1d(ar1, ar2, assume_unique=False)
np.setdiff1d函数返回arr1中在arr2中不存在的所有唯一元素。
a = np.array([1, 7, 3, 2, 4, 1])
b = np.array([9, 2, 5, 6, 7, 8])
np.setdiff1d(a, b)
---------------------
array([1, 3, 4])
33、从两个数组中提取唯一元素
numpy.setxor1d(ar1, ar2, assume_unique=False)
Setxor1d 将按顺序返回两个数组中所有唯一的值。
a = np.array([1, 2, 3, 4, 6])
b = np.array([1, 4, 9, 4, 36])
np.setxor1d(a,b)
--------------------
array([ 2, 3, 6, 9, 36])
34、合并
numpy.union1d(ar1, ar2)
Union1d函数将两个数组合并为一个。
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([1, 3, 5, 4, 36])
np.union1d(a,b)
-------------------
array([ 1, 2, 3, 4, 5, 36])
数组分割
35、水平分割
numpy.hsplit(ary, indices_or_sections)
Hsplit函数将数据水平分割为n个相等的部分。
A = np.array([[3,4,5,2],[6,7,2,6]])
np.hsplit(A,2) ## splits the data into two equal parts
---------------
[ array([[3, 4],[6, 7]]), array([[5, 2],[2, 6]]) ]
np.hsplit(A,4) ## splits the data into four equal parts
-----------------
[ array([[3],[6]]), array([[4],[7]]),
array([[5],[2]]), array([[2],[6]]) ]
36、垂直分割
numpy.vsplit(ary, indices_or_sections)
Vsplit将数据垂直分割为n个相等的部分。
A = np.array([[3,4,5,2],[6,7,2,6]])
np.vsplit(A,2)
----------------
[ array([[3, 4, 5, 2]]), array([[6, 7, 2, 6]]) ]
数组叠加
37、水平叠加
numpy.hstack(tup)
hstack 将在另一个数组的末尾追加一个数组。
a = np.array([1,2,3,4,5])
b = np.array([1,4,9,16,25])
np.hstack((a,b))
---------------------
array([ 1, 2, 3, 4, 5, 1, 4, 9, 16, 25])
38、垂直叠加
numpy.vstack(tup)
vstack将一个数组堆叠在另一个数组上。
np.vstack((a,b))
----------------------
array([[ 1, 2, 3, 4, 5],
[ 1, 4, 9, 16, 25]])
数组比较
39、allclose
numpy.allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)
如果两个数组的形状相同，则Allclose函数根据公差值查找两个数组是否相等或近似相等。
a = np.array([0.25,0.4,0.6,0.32])
b = np.array([0.26,0.3,0.7,0.32])
tolerance = 0.1 ## Total Difference
np.allclose(a,b,tolerance)
---------
False
tolerance = 0.5
np.allclose(a,b,tolerance)
----------
True
40、equal
numpy.equal(x1, x2, /, out=None, *,
where=True, casting='same_kind',
order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]
) = <ufunc 'equal'>
它比较两个数组的每个元素，如果元素匹配就返回True。
np.equal(arr1,arr2)
-------------
array([ True, True, True, False, True, True])
重复的数组元素
41、repeat
它用于重复数组中的元素n次。
numpy.repeat(a, repeats, axis=None)
A:重复的元素 Repeats:重复的次数。
np.repeat('2017',3)
---------------------
array(['2017', '2017', '2017'], dtype='<U4')
我们来看一个更实际的示例，我们有一个包含按年数量销售的数据集。
fruits = pd.DataFrame([
['Mango',40],
['Apple',90],
['Banana',130]
],columns=['Product','ContainerSales'])
fruits
在数据集中，缺少年份列。我们尝试使用numpy添加它。
fruits['year'] = np.repeat(2020,fruits.shape[0])
fruits
42、tile
通过重复A，rep次来构造一个数组。
numpy.title(A, reps)
np.tile("Ram",5)
-------
array(['Ram', 'Ram', 'Ram', 'Ram', 'Ram'], dtype='<U3')
np.tile(3,(2,3))
-------
array([[3, 3, 3],
[3, 3, 3]])
爱因斯坦求和
43、einsum
umpy.einsum(subscripts, *operands, out=None,
dtype=None, order='K',
casting='safe', optimize=False)
此函数用于计算数组上的多维和线性代数运算。
a = np.arange(1,10).reshape(3,3)
b = np.arange(21,30).reshape(3,3)
np.einsum('ii->i',a)
------------
array([1, 5, 9])
np.einsum('ji',a)
------------
array([[1, 4, 7],
[2, 5, 8],
[3, 6, 9]])
np.einsum('ij,jk',a,b)
------------
array([[150, 156, 162],
[366, 381, 396],
[582, 606, 630]])
p.einsum('ii',a)
----------
15
统计分析
44、直方图
numpy.histogram(a, bins=10, range=None,
normed=None, weights=None, density=None)
这是Numpy的重要统计分析函数，可计算一组数据的直方图值。
A = np.array([[3, 4, 5, 2],
[6, 7, 2, 6]])
np.histogram(A)
-------------------
(array([2, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 2, 1], dtype=int64),
array([2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5, 5. , 5.5, 6. , 6.5, 7. ]))
45、百分位数
沿指定轴计算数据的Q-T-T百分位数。
numpy.percentile(a, q, axis=None, out=None,
overwrite_input=False, method='linear',
keepdims=False, *,
interpolation=None)[source]
a:输入。 q:要计算的百分位。 overwrite_input:如果为true，则允许输入数组修改中间计算以节省内存。
a = np.array([[2, 4, 6], [4, 8, 12]])
np.percentile(a, 50)
-----------
5.0
np.percentile(a, 10)
------------
3.0
arr = np.array([2,3,4,1,6,7])
np.percentile(a,5)
------------
2.5
46、标准偏差
numpy.std(a, axis=None, dtype=None, out=None,
ddof=0, keepdims=<no value>, *,
where=<no value>)
std用于计算沿轴的标准偏差。
a = np.array([[2, 4, 6], [4, 8, 12]])
np.std(a,axis=1)
--------
array([1.63299316, 3.26598632])
np.std(a,axis=0) ## Column Wise
--------
array([1., 2., 3.])
47、方差
numpy.var(a, axis=None, dtype=None, out=None,
ddof=0, keepdims=<no value>, *,
where=<no value>)
var用于计算沿轴的方差。
a = np.array([[2, 4, 6], [4, 8, 12]])
np.var(a,axis=1)
-------------------
array([ 2.66666667, 10.66666667])
np.var(a,axis=0)
-------------------
array([1., 4., 9.])
数组打印
48、显示带有两个十进制值的浮点数
numpy.set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None,
linewidth=None, suppress=None, nanstr=None, infstr=None,
formatter=None, sign=None, floatmode=None, *,
legacy=None)
np.set_printoptions(precision=2)
a = np.array([12.23456, 32.34535])
print(a)
------------
array([12.23,32.34])
设置打印数组最大值
np.set_printoptions(threshold=np.inf)
增加一行中元素的数量
np.set_printoptions(linewidth=100) ## 默认是 75
保存和加载数据
49、保存
numpy.savetxt(fname, X, fmt='%.18e', delimiter=' ',
newline='\n', header='', footer='',
comments='# ', encoding=None)
savetxt用于在文本文件中保存数组的内容。
arr = np.linspace(10,100,500).reshape(25,20)
np.savetxt('array.txt',arr)
50、加载
numpy.loadtxt(fname, dtype=<class 'float'>, comments='#', delimiter=None,
converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False,
ndmin=0, encoding='bytes', max_rows=None, *,
quotechar=None, like=None)
用于从文本文件加载数组，它以文件名作为参数。
np.loadtxt('array.txt')
以上就是50个numpy常用的函数，希望对你有所帮助。