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前言

最近在學(xué)習(xí)入門(mén)python可視化，先后初步探索了seaborn、matplotlib、plotly和ggplot

發(fā)現(xiàn)還是pandas的繪圖最容易上手，樣式也很商務(wù)化，學(xué)完官方文檔之后和大家一起分享

言歸正傳，今天繼續(xù)連載numpy入門(mén)系列

前文傳送門(mén)：https://ask.hellobi.com/blog/wangdawei/8708

基本操作

當(dāng)使用不同類(lèi)型的數(shù)組時(shí)，結(jié)果得到的數(shù)組的類(lèi)型對(duì)應(yīng)于更一般或精確的數(shù)組（稱(chēng)為upcasting的行為）。

注：從numpy中導(dǎo)入pi（π）

注：創(chuàng)建一個(gè)一行三列的矩陣（元素都是1）

注：在0-π之間均勻產(chǎn)生三個(gè)等間隔的數(shù)字，b的類(lèi)型是浮點(diǎn)型

注：得到的c的類(lèi)型為浮點(diǎn)型

注：得到的是復(fù)數(shù)

許多一元操作，例如計(jì)算數(shù)組中所有元素的總和，都被實(shí)現(xiàn)為ndarray類(lèi)的方法

注：產(chǎn)生2行3列的隨機(jī)數(shù)組（元素值為0-1之間的隨機(jī)數(shù)）

注：將a數(shù)組所有元素求和

注：返回a數(shù)組中最小的元素值

注：返回a數(shù)組中的最大值

注意：我們看到的數(shù)組和單獨(dú)取出的最大值保留的小數(shù)位數(shù)不同

默認(rèn)情況下，這些操作適用于數(shù)組，就像它是數(shù)字列表一樣，不管其形狀如何。 但是，通過(guò)指定軸參數(shù)，您可以沿著數(shù)組的指定軸應(yīng)用一個(gè)操作：

注：通過(guò)reshape將產(chǎn)生的1行的數(shù)組轉(zhuǎn)變?yōu)?行4列

注：將每一列求和，因?yàn)橹付藚?shù)axis = 0 

注：按行求和

注：不加axis參數(shù)則是所有元素求和

注：求每行的最小值

注：要學(xué)會(huì)自己查幫助文件

是返回沿給定軸的元素的累加和

這是什么意思呢？畫(huà)個(gè)圖很好理解：

就是把前面所有的加上自己當(dāng)前的值得到的結(jié)果放在當(dāng)前位置，就是數(shù)列前n項(xiàng)累加和的意思

注意這里是按行累加

通用功能

NumPy提供熟悉的數(shù)學(xué)函數(shù)，如sin，cos和exp。 在NumPy中，這些被稱(chēng)為“通用函數(shù)”（ufunc）。 在NumPy中，這些函數(shù)在數(shù)組上以元素方式運(yùn)算，產(chǎn)生一個(gè)數(shù)組作為輸出。

注：創(chuàng)建一個(gè)數(shù)組

注：對(duì)每個(gè)元素求e的某次方

注：對(duì)每個(gè)元素開(kāi)方

注：將兩個(gè)數(shù)組相加（要求數(shù)組形狀相同）

如果形狀不同，則會(huì)報(bào)錯(cuò)如下：

查看這部分更多更詳細(xì)的用法可以看：https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html

下圖部分：

索引，切片和迭代

一維數(shù)組可以被索引，切片和迭代，非常像列表和其他Python序列。

注：對(duì)數(shù)組中每個(gè)元素求3次方

注：取出序列為2的元素

注：切片操作

注： 和 a[0:6:2] = -1000相同; 從最初到序列號(hào)6（6取不到）,步長(zhǎng)為2，將-1000賦值相應(yīng)的元素。

注：數(shù)組元素逆序排列

注：對(duì)a數(shù)組中每個(gè)元素，求1/3次方

結(jié)果是nan的我有些不解，-10的3次方不是-1000么

于是我試了試：

希望有了解的大神留言評(píng)論指導(dǎo)一下，這個(gè)nan暫時(shí)跳過(guò)吧

多維數(shù)組每條軸可以有一個(gè)索引。 這些索引以逗號(hào)分隔的元組給出：

注：定義一個(gè)函數(shù)，參數(shù)有兩個(gè)：x，y

注：我們看一下幫助：

指的是，建立5行4列的數(shù)組，然后對(duì)每個(gè)位置元素（i，j）索引代表位置，例如（2，3）位置時(shí)，

計(jì)算函數(shù)值10*2 3=13，所以返回13，其他同理。

注：我們可以取出數(shù)組中的元素值，注意行和列索引是用逗號(hào)分隔，而不是冒號(hào)（冒號(hào)是切片）

注：按照下標(biāo)索引切片

注：按照下標(biāo)索引切片

注：按照下標(biāo)索引切片

注：這個(gè)相當(dāng)于b[-1,:]

一些省略記法：

例如五維的數(shù)組：

• x[1,2,...]與 x[1,2,:,:,:]等價(jià)

• x[...,3] 與 x[:,:,:,:,3] 等價(jià)

• x[4,...,5,:] 與 x[4,:,:,5,:]等價(jià)

注：這是一個(gè)三維數(shù)組，并顯示行、列、高的信息

注：等同于c[1,:,:] 或c[1]，有點(diǎn)像切蛋糕的感覺(jué)，切出一片二維的。

注：等同于c[:,:,2]、

相對(duì)于第一軸完成多維數(shù)組迭代：

注：有點(diǎn)像三位數(shù)組降維成多個(gè)一維的感覺(jué)

但是，如果要對(duì)數(shù)組中的每個(gè)元素執(zhí)行操作，可以使用flat屬性，該屬性是數(shù)組的所有元素的迭代器：

注：這是取出多維數(shù)組中所有元素的一個(gè)不錯(cuò)方法

查看這部分更多更詳細(xì)的用法可以看：https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html

下圖部分：

對(duì)形狀操作

改變數(shù)組的形狀

注:通過(guò)？np.floor()

我們只到，該方法是向下取整的意思

例如：

向下取整就是指一個(gè)數(shù)字往減小的方向取到最近的值，例如上面例子的-1.7變成-2.0

所以這是產(chǎn)生隨機(jī)整數(shù)的方法，但這里的數(shù)字是float不是int類(lèi)型

可以通過(guò)各種命令改變陣列的形狀。 請(qǐng)注意，以下三個(gè)命令都返回一個(gè)修改的新數(shù)組，不更改原始數(shù)組：

注：將數(shù)組改成一維

注：將數(shù)組轉(zhuǎn)化為指定形狀

注：數(shù)組轉(zhuǎn)置，和矩陣轉(zhuǎn)置一樣理解

矩陣轉(zhuǎn)置之后的形狀

注：原來(lái)矩陣的形狀

至此，numpy入門(mén)完成了一半，還有兩篇完結(jié)，之后咱寫(xiě)可視化吧，哈哈~