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NumPy數組怎么用

發布時間:2021-08-10 13:13:41 來源:億速云 閱讀:138 作者:小新 欄目:開發技術

這篇文章主要為大家展示了“NumPy數組怎么用”,內容簡而易懂,條理清晰,希望能夠幫助大家解決疑惑,下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“NumPy數組怎么用”這篇文章吧。

NumPy 是一個Python 庫,用于 Python 編程中的科學計算。在本教程中,你將學習如何在 NumPy 數組上以多種方式添加、刪除、排序和操作元素。

NumPy 提供了一個多維數組對象和其他派生數組,例如掩碼數組和掩碼多維數組。

為什么要用 NumPy

NumPy 提供了一個 ndarray 對象,可以使用它來對任何維度的數組進行操作。 ndarray 代表 N 維數組,其中 N 是任意數字。這意味著 NumPy 數組可以是任何維度的。

與 Python 的 List 相比,NumPy 具有許多優勢。我們可以在 NumPy 陣列上執行高性能操作,例如:

  1. 對數組成員進行排序

  2. 數學和邏輯運算

  3. 輸入/輸出功能

  4. 統計和線性代數運算

安裝 NumPy

要安裝NumPy,你的電腦上要先有 Python 和 Pip。

在終端中運行以下命令:

pip install numpy

然后你就可以在腳本中導入 NumPy 了,如下所示:

import numpy

添加數組元素

可以用 NumPy 模塊的 append() 方法向 NumPy 數組中添加元素。

append() 的語法如下:

numpy.append(array, value, axis)

value 會被追加到在數組的末尾,并返回一個包含所有元素的 ndarray。

參數 axis 是一個可選的整數,用于定義數組的顯示方式。如果沒有指定,則數組結構將展平,稍后會演示用法。

以下示例,其中首先聲明數組,然后用 append 方法向數組添加更多的值:

import numpy
a = numpy.array([1, 2, 3])
newArray = numpy.append (a, [10, 11, 12])
print(newArray)
# 輸出:[ 1 2 3 10 11 12]

添加一列

也可以用NumPy 的 append() 方法插入一列。

在下面的例子中,我們創建了一個二維數組并插入了兩列:

import numpy

a = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 
b = numpy.array([[400], [800]])
newArray = numpy.append(a, b, axis = 1)
print(newArray)

"""
輸出:
[[ 1  2  3 400]
 [ 4  5  6 800]]
"""

如果沒有使用 axis 參數,則會輸出:

[ 1 2 3 4 5 6 400 800]

這就是數組結構的扁平化。

在 NumPy 中,還可以用 insert() 方法插入元素或列。 兩者之間的區別在于 insert() 方法可以指定要在哪個索引處添加元素,但 append() 方法會在數組的末尾添加一個值。

Consider the example below:

考慮以下示例:

import numpy
a = numpy.array([1, 2, 3])
newArray = numpy.insert(a, 1, 90) 
print(newArray)
# 輸出:[ 1 90 2 3]

這里 insert() 方法在索引1處添加元素。在Python中數組索引從0開始。

追加一行

也可以用 append() 方法向數組添加行,就像在數組中附加元素一樣簡單:

import numpy
a = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
newArray = numpy.append(a, [[50, 60, 70]], axis = 0)
print(newArray)
"""
輸出“
[[ 1 2 3]
 [ 4 5 6]
 [50 60 70]]
"""

刪除元素

可以用 NumPy 模塊的 delete() 方法刪除 NumPy 數組元素:

import numpy 
a = numpy.array([1, 2, 3]) 
newArray = numpy.delete(a, 1, axis = 0) 
print(newArray)
# 輸出:[1 3]

在本例子中,我們有一個一維數組,用 delete() 方法從數組中刪除了索引 1 處的元素。

刪除一行

同樣,你也可以用 delete() 方法刪除行。

下面的例子中我們從二維數組中刪除了一行:

import numpy 
a = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [10, 20, 30]]) 
newArray = numpy.delete(a, 1, axis = 0)
print(newArray)
"""
輸出:
[[ 1 2 3]
 [10 20 30]]
"""

在 delete() 方法中,首先給出數組,然后給出要刪除的元素的索引。在上例中,我們刪除了索引為 1 的元素。

檢查 NumPy 數組是否為空

可以用 size 方法返回數組中元素的總數。

在下面的例子中有一個 if 語句,通過 ndarray.size 檢查數組中是否有元素,其中 ndarray 可以是任何給定的 NumPy 數組:

import numpy

a = numpy.array([1, 2, 3]) 
if(a.size == 0): 
  print("The given Array is empty") 
else: 
  print("The array = ", a)
# 輸出:The array = [1 2 3]

在上面的代碼中,數組中有三個元素,因此它不是空的,判斷條件將返回false。如果數組中沒有元素,則 if 條件會變為 true 并且將打印空消息。如果數組等于:

a = numpy.array([])

上述代碼將會輸出:

The given Array is empty

查找值的索引

要查找值對應的索引,可以用 NumPy 模塊的 where() 方法,如下例所示:

import numpy
a = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("5 is found at index: ", numpy.where(a == 5))
# 輸出:5 is found at index: (array([4]),)

如果你只想得到索引,可以這樣寫:

import numpy

a = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5]) 
index = numpy.where(a == 5)
print("5 is found at index: ", index[0])
#輸出: 5 is found at index: [4]

NumPy 數組切片

數組切片是從給定數組中提取子集的過程。你可以用冒號( : )運算符對數組進行切片,并指定數組索引的開始和結束位置,例如:

array[from:to]

下面的例子中提取從索引 2 到索引 5 的元素:

import numpy
a = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
print("A subset of array a = ", a[2:5])
# 輸出:A subset of array a = [3 4 5]

如果想要提取最后三個元素,可以通過用負切片來完成操作,如下所示:

import numpy
a = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
print("A subset of array a = ", a[-3:])
# 輸出:A subset of array a = [6 7 8]

將函數作用于所有數組元素

在下面的例子中,我們將創建一個 lambda 函數,并傳入一個數組,以其應用于所有元素:

import numpy
addition = lambda x: x + 2
a = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print("Array after addition function: ", addition(a))
# 輸出:Array after addition function: [3 4 5 6 7 8]

在此例中,創建了一個 lambda 函數,它使每個元素都遞增 2。

NumPy 數組的長度

要得到 NumPy 數組的長度,可以用 size 屬性,如下所示:

import numpy 
a = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 
print("The size of array = ", a.size)
# 輸出:The size of array = 6

從 list 創建 NumPy 數組

假設你有一個列表:

l = [1, 2, 3, 4, 5]

現在要根據這個列表創建一個數組,可以用 NumPy 模塊的 array() 方法:

import numpy 
l = [1, 2, 3, 4, 5] 
a = numpy.array(l) 
print("The NumPy array from Python list = ", a)
# 輸出:The NumPy array from Python list = [1 2 3 4 5]

同樣,使用 array() 方法,也可以從元組創建 NumPy 數組。如下所示:

import numpy
t = (1, 2, 3, 4, 5) 
a = numpy.array(t) 
print("The NumPy array from Python Tuple = ", a)
# 輸出:The NumPy array from Python Tuple = [1 2 3 4 5]

將 NumPy 數組轉換為 list

要將數組轉換為list,可以使用 NumPy 模塊的 tolist()方法。

import numpy 
a = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5]) 
print("Array to list = ", a.tolist())
# 輸出:Array to list = [1, 2, 3, 4, 5]

在這段代碼中,我們簡單地調用了 tolist() 方法,該方法將數組轉換為列表。然后將新創建的列表打印到輸出屏幕。

把 NumPy 數組導出為 CSV

要將數組導出為 CSV 文件,可以用 NumPy 模塊的 savetxt() 方法,如下所示:

import numpy 
a = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5]) 
numpy.savetxt("myArray.csv", a)

此代碼將在 Python 代碼文件所在路徑下生成 CSV 文件。當然你也可以指定路徑。

該文件的內容如下:

1.000000000000000000e+00
2.000000000000000000e+00
3.000000000000000000e+00
4.000000000000000000e+00
5.000000000000000000e+00

你可以把額外填充的零刪除,如下所示:

numpy.savetxt("myArray.csv", a,fmt='%.2f')

對 NumPy 數組排序

可以用 NumPy 模塊的 sort() 方法對 NumPy 數組進行排序:

sort() 函數有一個可選參數 axis(整數),默認為 -1。axis 指定我們要對數組進行排序的軸。 -1 表示將根據最后一個軸對數組進行排序。

import numpy 
a = numpy.array([16, 3, 2, 6, 8, 10, 1]) 
print("Sorted array = ", numpy.sort(a))
# 輸出:Sorted array = [ 1 2 3 6 8 10 16]

在這個例子中,我們在 print 語句中調用了 sort() 方法。數組 a 被傳遞給 sort 函數。

歸一化數組

歸一化數組是指將數組的值置于某個定義范圍的過程。例如,我們想要在 -1 和 1 之間對數組進行歸一化,依此類推。

歸一化的公式如下:

x = (x – xmin) / (xmax – xmin)

現在把這個公式用于我們的數組。要查找數組中的最大和最小項,可以分別用 NumPy 的 max() 和 min() 方法。

import numpy 
x= numpy.array([400, 800, 200, 700, 1000, 2000, 300]) 
xmax = x.max() 
xmin = x.min() 
x = (x - xmin)/(xmax - xmin) 
print("After normalization array x = \n", x)
"""
輸出:
After normalization array x =
 [0.11111111 0.33333333 0.     0.27777778 0.44444444 1.
 0.05555556]
"""

數組索引

索引指向數組中的一個元素。在下面的例子中,分別用到了一維和二維數組中的索引:

import numpy 
a = numpy.array([20, 13, 42, 86, 81, 9, 11]) 
print("Element at index 3 = ", a[3])
# 輸出:Element at index 3 = 86

下面是二維數組:

import numpy 
a = numpy.array([[20, 13, 42], [86, 81, 9]]) 
print("Element at index a[1][2] = ", a[1][2])
# 輸出:Element at index a[1][2] = 9

索引 [1][2] 表示第二行和第三列(索引從 0 開始)。因此在屏幕上輸出 9 。

將 NumPy 數組附加到另一個數組上

可以用 append() 方法將 NumPy 數組附加到另一個 NumPy 數組上。

import numpy 
a = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5]) 
b = numpy.array([10, 20, 30, 40, 50]) 
newArray = numpy.append(a, b) 
print("The new array = ", newArray)
# 輸出:The new array = [ 1 2 3 4 5 10 20 30 40 50]

在此例中,創建兩個 NumPy 數組 a, b 。然后把兩個數組傳給 append()。當數組 b 作為第二個參數傳遞時,將被添加到數組 a 的末尾。

以上是“NumPy數組怎么用”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!

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