ndarray 數(shù)據(jù)基本操作
? （1）數(shù)組與標(biāo)量、數(shù)組之間的運(yùn)算
? （2）數(shù)組的矩陣積(matrix product)
? （3）數(shù)組的索引與切片
? （4）數(shù)組的轉(zhuǎn)置與軸對(duì)換
? （5）通用函數(shù)：快速的元素級(jí)數(shù)組成函數(shù)
? （6）聚合函數(shù)
? （7）np.where函數(shù)
? （8）np.unique函數(shù)
# （1）數(shù)組與標(biāo)量的運(yùn)算
arr1=np.random.random((2,3))
arr2=np.random.random((2,3))
arr3=np.random.random((3,2))
print(arr1)
# 加減乘除、乘方
print(arr1*2)
print()
print(arr1+2)
print()
print(arr1-2)
print()
print(arr1/2)
print()
print(arr1**2)
# （2）數(shù)組與數(shù)組的運(yùn)算
# 加減乘除、乘方、數(shù)組的矩陣積
# 兩個(gè)二維矩陣(行和列的矩陣)滿足第一個(gè)矩陣的列數(shù)與第二個(gè)矩陣的行數(shù)相同，
# 那么可以進(jìn)行矩陣的乘法，即矩陣積，矩陣積不是元素級(jí)的運(yùn)算。也稱為點(diǎn)積、數(shù)量積。
print(arr1+arr2)
print()
print(arr1-arr2)
print()
print(arr1*arr2)
print()
print(arr1/arr2)
print()
print(arr1**arr2)
print()
print(arr1.dot(arr3))
# (3)數(shù)組的索引與切片
# 定義一個(gè)3*3*3的數(shù)組
arr3=np.array([
? ? [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],
? ? [[10,11,12],[13,14,15],[16,17,18]],
? ? [[19,20,21],[22,23,24],[25,26,27]]
])
# 索引
print(arr3)
print("# # # # # # #arr3[0]# # # # # # # # # # # # # # ")
print(arr3[0])
print("# # # # # # #arr3[1] # # # # # # # # # # # # # ")
print(arr3[1])
print("# # # # # # # arr3[2] # # # # # # # # # # # # # # ")
print(arr3[2])
print("# # # # # # # arr3[0][0] # # # # # # # # # # # # # # ")
print(arr3[0][0])
print("# # # # # # # arr3[0][1] # # # # # # # # # # # # # # ")
print(arr3[0][1])
print("# # # # # # # arr3[0][2]# # # # # # # # # # # # # # ")
print(arr3[0][2])
print("# # # # # # # arr3[0][2][0] # # # # # # # # # # # # # # ")
print(arr3[0][2][0])
print("# # # # # # # arr3[0][2][1]# # # # # # # # # # # # # # ")
print(arr3[0][2][1])
print("# # # # # # # arr3[0][2][2]# # # # # # # # # # # # # # ")
print(arr3[0][2][2])
# 切片,,,在各維度上單獨(dú)切片，如果緯度都保留，則使用冒號(hào)，不指定起始值
print("# # # # # # # arr3[0,:,0:2]# # # # # # # # # # # # # # ")
print(arr3[0,:,0:2])
print("# # # # # # # arr3[1,:,0:2]# # # # # # # # # # # # # # ")
print(arr3[1,:,0:2])
print("# # # # # # # arr3[2,:,0:2]# # # # # # # # # # # # # # ")
print(arr3[2,:,0:2])
print("# # # # # # # arr3[:,:,0:2]# # # # # # # # # # # # # # ")
print(arr3[:,:,0:2])
print("# # # # # # # arr3[:,0,0:2]# # # # # # # # # # # # # # ")
print(arr3[:,0,0:2])
print("# # # # # # # arr3[:,1,0:2]# # # # # # # # # # # # # # ")
print(arr3[:,1,0:2])
print("# # # # # # # arr3[:,2,0:2]# # # # # # # # # # # # # # ")
print(arr3[:,2,0:2])
# ndarray-布爾類型索引
#? 利用布爾類型的數(shù)組進(jìn)行數(shù)據(jù)索引，最終返回的結(jié)果是對(duì)應(yīng)索引數(shù)組中數(shù)據(jù)為True位置的值。
# numpy中不能使用Python中and、or、not，使用&（與）、|（或）、~（非）
arr6=np.random.random((3,4))
print(arr6)
print("# # # # # # ## #arr6>0.5得到的布爾值，為真則取該位置的值，否則就舍去 # # # # # # # # # ")
# A=arr6<0.5
A=arr6>0.5
print(A)
print("# # # # # # ## # # # # # #將對(duì)應(yīng)的布爾值轉(zhuǎn)換為一維數(shù)組 # # # # # # # # # # # # # # ## # ")
# 裝換成一維數(shù)組
arr7=arr6[A]
print(arr7)
print(arr7.shape)
# 利用布爾值進(jìn)行索引的一個(gè)應(yīng)用實(shí)例
names=np.array(['Gerry','Tom','John'])
scores=np.array([
? ? [98,87,86,95],
? ? [48,84,84,45],
? ? [58,7,81,95]
])
class1=np.array(['語(yǔ)文','數(shù)學(xué)','英語(yǔ)','科學(xué)'])
print("Gerry score is:",scores[names=='Gerry'].reshape((-1)))
print("Gerry score is:",scores[names=='Gerry'].reshape((-1))[class1=='數(shù)學(xué)'])
print("Gerry和Tom的成績(jī)")
print(scores[(names=='Gerry')|(names=='Tom')])
print("非Gerry和Tom的成績(jī)")
print(scores[(names!='Gerry')&(names!='Tom')])
print("成績(jī)大于90的全部輸出")
print(scores[scores>90])
# ndarray-花式索引：指的是利用整數(shù)數(shù)組進(jìn)行索引的方式。
arr7=np.arange(40).reshape(5,8)
print(arr7)
print("獲取第0、3、5行的數(shù)據(jù)")
print(arr7[[0,2,4]])
print("獲取第(0,0)、(3,0)、(4,2)的數(shù)據(jù)")
print(arr7[[0,3,4],[0,0,2]])
print("獲取第0、3、5行的第0、2、3列數(shù)據(jù)")
print(arr7[[0,3,4]].T[[0,1,2]].T)
print("ix_會(huì)產(chǎn)生一個(gè)索引器")
print(arr7[np.ix_([0,3,4],[0,1,2])])
# ndarray-花式索引：指的是利用整數(shù)數(shù)組進(jìn)行索引的方式。
arr7=np.arange(40).reshape(5,8)
print(arr7)
print("獲取第0、3、5行的數(shù)據(jù)")
print(arr7[[0,2,4]])
print("獲取第(0,0)、(3,0)、(4,2)的數(shù)據(jù)")
print(arr7[[0,3,4],[0,0,2]])
print("獲取第0、3、5行的第0、2、3列數(shù)據(jù)")
print(arr7[[0,3,4]])
print("##################")
print(arr7[[0,3,4]].T)
print("##################")
print(arr7[[0,3,4]].T[[0,1,2]])
print("##################")
print(arr7[[0,3,4]].T[[0,1,2]].T)
print("ix_會(huì)產(chǎn)生一個(gè)索引器")
print(arr7[np.ix_([0,3,4],[0,1,2])])
# ndarray-數(shù)組轉(zhuǎn)置與軸對(duì)換
# 數(shù)組轉(zhuǎn)置是指將shape進(jìn)行重置操作，并將其值重置為原始shape元組的倒置，
# 比如原始的shape值為:(2,3,4)，那么轉(zhuǎn)置后的新元組的shape的值為: (4,3,2)f
# 可以通過(guò)調(diào)用數(shù)組的transpose函數(shù)或者T屬性進(jìn)行數(shù)組轉(zhuǎn)置操作
arr=np.random.random(30).reshape(3,5,2)
print(arr)
print("#############################################")
arr1=arr.T
print(arr1)
print("#############################################")
arr2=np.transpose(arr1)
print(arr2)
ndarray-通用函數(shù)/常用函數(shù)
numpy模塊中對(duì)ndarray中數(shù)據(jù)進(jìn)行快速元素級(jí)運(yùn)算的函數(shù)，也可以看做是簡(jiǎn)單的函數(shù)(接受一個(gè)或多個(gè)標(biāo)量值，并產(chǎn)生一個(gè)或多個(gè)標(biāo)量值)的矢量化包裝器。主要包括一元函數(shù)和二元函數(shù)。
# 一元函數(shù)
arr3=np.array([
? ? [1,2,-3],
? ? [0.1,0.6,-0.4]
])
print(arr3)
print("#############################################")
# abs fabs計(jì)算絕對(duì)值
print(np.abs(arr3))
print("#############################################")
# sqrt 計(jì)算各元素的平方根
print(np.sqrt(abs(arr3)))
print("#############################################")
# square計(jì)算各元素的評(píng)分：arr3**2
print(np.square(arr3))
print("#############################################")
# exp計(jì)算各元素指數(shù)e的x次方
print(np.exp(arr3))
print("#############################################")
# log2、log10分別計(jì)算底數(shù)為10、2的log值，以及l(fā)og(1+x)
print(np.log10(abs(arr3)))
print(np.log2(abs(arr3)))
print(np.log1p(abs(arr3)))
print("#############################################")
# sign計(jì)算各個(gè)元素的正負(fù)號(hào),1:正號(hào)? 0:0? -1:負(fù)號(hào)
print(np.sign(arr3))
print("#############################################")
# ceil 計(jì)算各個(gè)元素的ceil值,大于等于該值的最小整數(shù)
print(np.ceil(arr3))
print("#############################################")
# floor 計(jì)算各個(gè)元素的floor的值，小于等于該值的最大整數(shù)
print(np.floor(arr3))
print("#############################################")
# rint 將各個(gè)元素的四書五入到最接近的整數(shù)
print(np.rint(arr3)
print("#############################################")
# modf 將數(shù)組中元素的小數(shù)位和整數(shù)位以兩部分獨(dú)立數(shù)組的形式返回
print(np.modf(arr3))
print("#############################################")
# isnan 返回一個(gè)表示“那些值是NaN(不是一個(gè)數(shù)字)”的布爾類型數(shù)組
print(np.isnan(arr3))
print("#############################################")
# isfinite、isinf? 分別一個(gè)表示”那些元素是有窮的(非inf、非NaN)”或者“那些元素是無(wú)窮的”的布爾型數(shù)組
print(np.isfinite(arr3))
print(np.isinf(arr3))
print("#############################################")
# cos、cosh、sin、sinh、tan、tanh? 普通以及雙曲型三角函數(shù)
print(np.tan(arr3))
print("#############################################")
# arccos、arccosh、arcsin、arcsinh、arctan、arctanh 反三角函數(shù)
print(np.arctan(arr3))
# 二元函數(shù)
arr4=np.array([
? ? [1,0,-3],
? ? [0.1,0.6,-0.4]
])
arr5=np.array([
? ? [2,-5,8],
? ? [-0.1,-0.6,0.4],
])
arr6=np.array([
? ? [2,-5,8],
? ? [-0.1,-0.6,0.4],
? ? [-0.1,-0.6,0.4]
])
print("#############################################")
# mod 取模運(yùn)算,做除法運(yùn)算之后的余數(shù)
print(np.mod(arr4,arr5))
print("#############################################")
# dot 求兩個(gè)數(shù)組的點(diǎn)積
print(np.dot(arr4,arr6))
print("#############################################")
# greater(大于)、greater_equal（大于等于）、less（小于）、less_equal（小于等于）、equal（等于）、not_equal（不等于）
# 執(zhí)行元素級(jí)別的比較運(yùn)算，最終返回一個(gè)布爾型數(shù)組
print(np.greater(arr4,arr5))
print("#############################################")
# logical_and、logical_or、logical_xor
# 執(zhí)行元素級(jí)別的布爾邏輯運(yùn)算，相當(dāng)于中綴運(yùn)算符&、|、^
print(np.logical_and(arr4,arr5))
print(np.logical_xor(arr4,arr5))
print("#############################################")
# power 求解對(duì)數(shù)組中的每個(gè)元素進(jìn)行給定次數(shù)的指數(shù)值，類似于: arr ** 3
print(np.power(arr3,4))
?ndarray-聚合函數(shù)
?聚合函數(shù)是對(duì)一組值(eg一個(gè)數(shù)組)進(jìn)行操作，返回一個(gè)單一值作為結(jié)果的函數(shù)。
?當(dāng)然聚合函數(shù)也可以指定對(duì)某個(gè)具體的軸進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合操作；
#常將的聚合操作有：平均值mean、最大值max、最小值min、方差std等等
arr7=np.array([
? ? [2,-5,8],
? ? [-0.1,-0.6,0.4],
? ? [-0.1,-0.6,0.4]
])
print(np.mean(arr7))
print(np.max(arr7))
print(np.min(arr7))
print(np.std(arr7))
# np.where函數(shù)
# np.where函數(shù)是三元表達(dá)式x if condition else y的矢量化版本
arr8=np.array([2,7,8])
arr9=np.array([-0.1,-0.6,0.4])
condition=arr8>arr
result=np.where(condition,arr8,arr9)
print(result)
# np.unique函數(shù)
# np.unique函數(shù)的主要作用是將數(shù)組中的元素進(jìn)行去重操作(也就是只保存不重復(fù)的數(shù)據(jù))
arr10=np.array(["Python","Python","java"])
print(arr10)
print(np.unique(arr10))
