python学习之NumPy基础

今天在deeplearning.net上看theano tutorial，发现一个numpy-100-exercise，介绍numpy一些基本用法的，不过不是很具体，我利用闲暇时间照着敲了一些，权且当作翻译吧，增加函数的原型和详细介绍。持续更新。

 

一、初学者10道

1、在python环境中导入numpy包，并命名为np

[python] view plaincopy

<span style="font-size:18px;">>>> import numpy as np</span>  

2、查看numpy版本和配置信息

[python] view plaincopy

<span style="font-size:18px;">>>> print np.__version__  

>>> np.__config__.show()</span>  

3、创建零向量，zeros函数

[python] view plaincopy

<span style="font-size:18px;">>>> z=np.zeros((2,3))  

>>> print z  

[[ 0.  0.  0.]  

 [ 0.  0.  0.]]</span>  

4、将上面的零向量的第二行第三列元素置为1。注意python中行列下班是从0开始。

[python] view plaincopy

<span style="font-size:18px;">>>>z[1,2]=1  

>>> print z  

[[ 0.  0.  0.]  

 [ 0.  0.  1.]]</span>  

5、arange函数，创建一个在给定范围的向量。

[python] view plaincopy

<span style="font-size:18px;">>>> z=np.arange(1,101)    %1～100范围，注意不包括101  

>>> print z</span>  

6、reshape函数，将array变形为矩阵

[python] view plaincopy

<span style="font-size:18px;">>>> Z = np.arange(9).reshape(3,3)  

>>> print Z  

[[0 1 2]  

 [3 4 5]  

 [6 7 8]]</span>  

7、nonzero函数，寻找非0元素的下标

[python] view plaincopy

<span style="font-size:18px;">>>> nz=np.nonzero([1,2,3,0,0,4,0])  

>>> nz  

(array([0, 1, 2, 5]),)</span>  

8、eye函数，生成单位向量

[python] view plaincopy

<span style="font-size:18px;">>>> z=np.eye(3)  

>>> print z  

[[ 1.  0.  0.]  

 [ 0.  1.  0.]  

 [ 0.  0.  1.]]</span>  

9、diag函数，diagonal对角线。

[python] view plaincopy

<span style="font-size:18px;">>>> z=np.diag([1,2,3,4],k=0)   %k=0，以[1,2,3,4]为对角线  

>>> print z  

[[1 0 0 0]  

 [0 2 0 0]  

 [0 0 3 0]  

 [0 0 0 4]]  

  

>>> z=np.diag([1,2,3,4],k=1)   %k=1，[1,2,3,4]在对角线上一行  

>>> print z  

[[0 1 0 0 0]  

 [0 0 2 0 0]  

 [0 0 0 3 0]  

 [0 0 0 0 4]  

 [0 0 0 0 0]]  

  

>>> z=np.diag([1,2,3,4],k=-1)  %k=-1，[1,2,3,4]在对角线下一行  

>>> print z  

[[0 0 0 0 0]  

 [1 0 0 0 0]  

 [0 2 0 0 0]  

 [0 0 3 0 0]  

 [0 0 0 4 0]]</span>  

10、random模块的random函数，生成随机数

[python] view plaincopy

<span style="font-size:18px;">>>> Z = np.random.random((3,3))  

>>> print Z  

[[ 0.95171484  0.61394126  0.38864802]  

 [ 0.41943918  0.9398714   0.31608202]  

 [ 0.9993507   0.91717093  0.73002723]]</span>  

 

 

二、入门级10道

1、创建一个8*8的“棋盘”矩阵。

[python] view plaincopy

<span style="font-size:18px;">>>> z=np.zeros((8,8),dtype=int)  

>>> z[1::2,::2]=1     %1、3、5、7行&&0、2、4、6列的元素置为1  

>>> print z  

[[0 0 0 0 0 0 0 0]  

 [1 0 1 0 1 0 1 0]  

 [0 0 0 0 0 0 0 0]  

 [1 0 1 0 1 0 1 0]  

 [0 0 0 0 0 0 0 0]  

 [1 0 1 0 1 0 1 0]  

 [0 0 0 0 0 0 0 0]  

 [1 0 1 0 1 0 1 0]]  

>>> z[::2,1::2]=1  

>>> print z  

[[0 1 0 1 0 1 0 1]  

 [1 0 1 0 1 0 1 0]  

 [0 1 0 1 0 1 0 1]  

 [1 0 1 0 1 0 1 0]  

 [0 1 0 1 0 1 0 1]  

 [1 0 1 0 1 0 1 0]  

 [0 1 0 1 0 1 0 1]  

 [1 0 1 0 1 0 1 0]]</span>  

2、min()、max()函数

[python] view plaincopy

<span style="font-size:18px;">>>> z=np.random.random((10,10))  

>>> zmin,zmax=z.min(),z.max()  

>>> print zmin,zmax  

0.014230501632 0.99548760299</span>  

 

3、函数tile(A,reps),reps即重复的次数，不仅可以是数字，还可以是array。比如构造棋盘矩阵：

[python] view plaincopy

<span style="font-size:18px;">>>> z=np.tile(np.array([[0,1],[0,1]]),(4,4))  

>>> print z  

[[0 1 0 1 0 1 0 1]  

 [0 1 0 1 0 1 0 1]  

 [0 1 0 1 0 1 0 1]  

 [0 1 0 1 0 1 0 1]  

 [0 1 0 1 0 1 0 1]  

 [0 1 0 1 0 1 0 1]  

 [0 1 0 1 0 1 0 1]  

 [0 1 0 1 0 1 0 1]]</span>  

4、归一化，将矩阵规格化到0～1，即最小的变成0，最大的变成1，最小与最大之间的等比缩放。

 

[python] view plaincopy

<span style="font-size:18px;">>>> Z = np.random.random((5,5))  

>>> Zmax,Zmin = Z.max(), Z.min()  

>>> Z = (Z - Zmin)/(Zmax - Zmin)  

>>> print Z  

[[ 0.          0.32173291  0.17607851  0.6270374     

  

0.95000808]  

 [ 0.49153473  0.70465605  0.61930085  0.00303294  1.          

  

]  

 [ 0.4680561   0.88742782  0.29899683  0.80704789    

  

0.12300414]  

 [ 0.05094248  0.23065875  0.82776775  0.07873239    

  

0.50644422]  

 [ 0.27417053  0.78679222  0.517819    0.5649124   0.4716856   

  

]]</span>  

5、矩阵点乘

[python] view plaincopy

<span style="font-size:18px;">>>> z=np.dot(np.ones((5,3)),np.ones((3,2)))  

>>> print z  

[[ 3.  3.]  

 [ 3.  3.]  

 [ 3.  3.]  

 [ 3.  3.]  

 [ 3.  3.]]</span>  

6、矩阵相加，5*5矩阵+1*5的向量，相当于每一行都加上1*5矩阵

 

[python] view plaincopy

<span style="font-size:18px;">>>> Z = np.zeros((5,5))  

>>> Z += np.arange(5)  

>>> print Z  

[[ 0.  1.  2.  3.  4.]  

 [ 0.  1.  2.  3.  4.]  

 [ 0.  1.  2.  3.  4.]  

 [ 0.  1.  2.  3.  4.]  

 [ 0.  1.  2.  3.  4.]]</span>  

 

7、linspace函数，在给定区间中生成均匀分布的给定个数。
函数原型 linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False)

 

[python] view plaincopy

<span style="font-size:18px;">>>> Z = np.linspace(0,10,11,endpoint=True, retstep=False)  

>>> print Z  

[  0.   1.   2.   3.   4.   5.   6.   7.   8.   9.  10.]</span>  

生成0~10之间均匀分布的11个数，包括0和1。
若endpoint=False,则10不包括在里面。
若retstep=False，会同时返回均匀区间中每两个数的间隔。

 

8、sort函数。调用random模块中的random函数生成10个随机数，然后sort排序。

 

[python] view plaincopy

<span style="font-size:18px;">>>> Z = np.random.random(10)  

>>> Z.sort()  

>>> print Z  

[ 0.15978787  0.28050494  0.35865916  0.40047826  0.45141311    

  

0.4828367  

  0.66133575  0.66775779  0.69278544  0.98095989]</span>  

9、allclose函数，判断两个array在误差范围内是否相等
函数原型allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08)，若absolute(a - b) <= (atol + rtol * absolute(b))则相等。

[python] view plaincopy

<span style="font-size:18px;">A = np.random.randint(0,2,5)  

B = np.random.randint(0,2,5)  

equal = np.allclose(A,B)  

print equal</span>  

10、mean函数，求平均值

 

[python] view plaincopy

<span style="font-size:18px;">>>> Z = np.random.random(30)  

>>> m = Z.mean()  

>>> print m  

0.362299527973  

  

>>> A = np.random.randint(0,2,5)  

>>> B = np.random.randint(0,2,5)  

>>> equal = np.allclose(A,B)  

>>> print equal  

False  

</span>  

注：randint(min,max,num)生成大小为num的array，数值范围min～max

 

最后

以上就是专注钻石为你收集整理的python学习之NumPy基础的全部内容，希望文章能够帮你解决python学习之NumPy基础所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。