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吳思楠機器學(xué)習(xí)之路:Numpy里多維數(shù)組的創(chuàng)建

Numpy是Python科學(xué)計算的核心庫之一,主要提供了對多維數(shù)組的強有力支持。

什么是多維數(shù)組?

核心對象是同型的多維數(shù)組(簡單理解就是一個表格,通常內(nèi)容都是些數(shù)字),具有相同的數(shù)據(jù)類型。

概念:

1. axes(軸):數(shù)組的維度統(tǒng)稱為軸。

2. rank:軸的數(shù)量稱為rank。

舉例:一維數(shù)組[1,2,1],就是一個rank為1的數(shù)組,因為它只有一個軸(一維)。下圖顯示的是一個rank為2(二維)的數(shù)組。它的***個軸(維)的長度是2,如紅色線框所示;第二個軸(維)的長度是3,如藍色線框所示。這個有點像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)里說的:數(shù)組的元素本身也可以是數(shù)組類型一樣,***擴展下去。

Numpy里的多維數(shù)組:ndarray

Numpy的數(shù)組類numpy.array一般稱呼為ndarray,這么叫主要是為了和Python的數(shù)組類array.array區(qū)分開來。后面的文章里,如無特殊說明的地方,array和ndarray均是指的numpy.array。

ndarray(numpy.array)的主要屬性:

  • ndim:數(shù)組的軸數(shù)(維度)
  • shape:python的元組類型,其中每個數(shù)字分別表示的是各個軸(維)上數(shù)組的長度
  • size:多維數(shù)組里全部元素的總數(shù)(等于shape元組里所有數(shù)值的乘積)
  • dtype:多維數(shù)組里元素的類型。同一個多維數(shù)組里所有的元素都是同一種類型

這里插播一下:

Anaconda是一個基于Python的Data Science Platform,相當于一個包裝了數(shù)據(jù)分析常用庫和工具的軟件。它是我們開始學(xué)習(xí)的一個好幫手。下載地址:https://www.continuum.io/anaconda-overview。

安裝好后,打開“IPython”,或者“Jupyter QtConsole”,或者“Spyder”都可以。它們本質(zhì)上都是對IPython這個交互式環(huán)境的包裝。

練習(xí):創(chuàng)建一個ndarray。

直接使用numpy.array()方法,參數(shù)為python的 list or tuple (sequence type)。下面的代碼里,“In”是我們輸入的代碼,“Out”是上一行代碼的輸出。不是每一行代碼都會有輸出哦。

代碼:

下面這張圖是在“Spyder”里執(zhí)行上面代碼的效果圖:

雙擊上圖中的變量查看窗口(Variable explorer)里的ndarray,可以看到一個二維數(shù)組的展示圖:

創(chuàng)建ndarray的一些其它方法

1. zeros,ones和empty方法

  • numpy.zeros
  • numpy.ones
  • numpy.empty

numpy提供了另外一種快速創(chuàng)建ndarray的方法,尤其適合數(shù)組內(nèi)容未知的情況,同時也避免了數(shù)組增長過程中的開銷

2. arange方法

arange可以返回一個平均分布的ndarray(numpy.array)??梢苑謩e設(shè)置開始(可選),結(jié)束(必填)和間距(可選)。下面的示例非常清楚的展示了該方法的使用。

3. reshape方法

顧名思義,此方法是將一個已經(jīng)存在了的ndarray,轉(zhuǎn)換為另外一個shape(形狀,即數(shù)組各個軸上的長度)的多維數(shù)組。新數(shù)組包含了原來所有的數(shù)據(jù)。

注意:新的形狀必需保持size相同,直白一點,就是***個shape的參數(shù),3x4=12,需要和第二個shape的參數(shù)2x6=12,始終保持一致。

4. random方法

用隨機數(shù)填充新數(shù)組的內(nèi)容。numpy里有多個產(chǎn)生數(shù)據(jù)數(shù)組的方法,容易搞暈。產(chǎn)生隨機數(shù)目前我見到兩大類,一類是按照“均勻分布”(例如概率論里的“0-1連續(xù)分布”)產(chǎn)生,另一類是按照“正態(tài)分布”產(chǎn)生的。

在numpy里,我們會見到random,ranf,sample這幾個方法,其實它們?nèi)慷际牵?/p>

numpy.random.random_sample這個方法的別名,都是基于“均勻分布”產(chǎn)生隨機數(shù)。下面的代碼驗證了這一點:

詳細介紹下用的最多一個:

numpy.random.random

API:http://t.im/1b9sw

它隨機返回半開區(qū)間[0.0, 1.0)的浮點數(shù),方法參數(shù)只有一個:

size : int或者int型元組,同時也作為返回數(shù)組的shape。如果輸入的是(2,3,5),則首先抽取2x3x5=30個隨機數(shù),然后形成一個形狀為(2,3,5)的多維數(shù)組作為返回值。如果沒有提供參數(shù),則直接返回一個隨機數(shù)。

練習(xí):生成[12, 30)區(qū)間的一個6x3的數(shù)組

代碼:

好了,關(guān)于numpy第1講就到這里,還有很多內(nèi)容待后面用到的時候又再介紹。

【本文為專欄作者“吳思楠”的原創(chuàng)稿件,轉(zhuǎn)載請通過聯(lián)系作者獲取授權(quán)】


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