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[Pandas] 02 - Tutorial on NumPy

Onpandasnumpy 02 Tutorial
2023-09-27 14:23:24 时间

常见考点

相关参考：NumPy 教程

以下取自于：[Python] 01 - Number and Matrix

一、矩阵 (Matrix)

　　初始化

mat = np.array([0, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0])
mat = np.random.standard_normal((10, 10))
mat = np.zeros((2, 3, 4), dtype='i', order='C')
...

自定义混合类型初始化

 

统计量

[Pandas] 01 - A guy based on NumPy

Basic Vectorization 向量化

当存在nan元素时，失效；需要排除nan再统计。

 

矩阵取整
　　　　取左地板值
　　　　仅保留整数位
　　　　四舍五入

 

矩阵大小

import sys
sys.getsizeof(a)

  

二、迭代

　　矩阵下标
　　　　　　index 表示范围
　　　　　　下标表示范围内的“间隔”
　　矩阵遍历

for x in np.nditer(a, order='F'):       Fortran order，即是列序优先；
for x in np.nditer(a.T, order='C'):     C order，即是行序优先；

 

三、形变

　　扁平化
　　　　　　完全扁平　ravel
　　　　　　自定义扁平　reshape, resize
　　转置
　　堆叠
　　　　　　整体对接　vstack, hstack
　　　　　　各取出一个配对　column_stack, row_stack
　　　　　　元素自增加一维度
　　拆分

 

四、矩阵拷贝

　　引用，非拷贝
　　映射关系 view
　　深拷贝

 

五、统计采样

　　正态分布
　　其他分布

 

 

 

 

常见重难点

一、丢失的类型

丢失的数据类型主要有 None 和 np.nan

（1）np.nan是一个float类型的数据；

（2）None是一个NoneType类型。

 

(a) 在ndarray中显示时 np.nan会显示nan，如果进行计算 结果会显示为NAN

None显示为None   并且对象为object类型，如果进行计算 结果会报错。

所以ndarray中无法对有缺失值的数据进行计算。

 

(b) 在Serise中显示的时候都会显示为NAN，均可以视作np.nan

进行计算时可以通过np.sum()得到结果，此时NAN默认为0.0

s1 + 10 对于空值得到的结果为NAN,

如果使用加法 可以通过s1.add(参数，fill_value = 0)指定空值的默认值为0

  

 

二、副本和视图

ndarray.view() 理解为：共享了“同一片物理地址”，但描述部分，例如维度等是单独的。

ndarray.copy() 理解为：深拷贝。

视图一般发生在：

    • 1、numpy 的切片操作返回原数据的视图。
    • 2、调用 ndarray 的 view() 函数产生一个视图。

副本一般发生在：

    • Python 序列的切片操作，调用deepCopy()函数。
    • 调用 ndarray 的 copy() 函数产生一个副本。

 

 

三、采样空间

队友：random随机数采样空间。

import numpy as np
 
a = np.linspace(10, 20,  5, endpoint =  False)  
print(a)

# 默认底数是 10
a = np.logspace(1.0,  2.0, num =  10)  
print (a)

 

 

四、矩阵库(Matrix)

NumPy 中包含了一个矩阵库 numpy.matlib，该模块中的函数返回的是一个矩阵，而不是 ndarray 对象。

Ref: numpy教程：矩阵matrix及其运算

NumPy函数库中的matrix与MATLAB中matrices等价。

 

NumPy 提供了线性代数函数库 linalg，该库包含了线性代数所需的所有功能，可以看看下面的说明：

函数描述
dot 两个数组的点积，即元素对应相乘。(就是 “矩阵相乘”)
vdot 两个向量的点积
inner 两个数组的内积（向量积）
matmul 两个数组的矩阵积
determinant 数组的行列式
solve 求解线性矩阵方程
inv 计算矩阵的乘法逆矩阵


点积和内积的区别：difference between numpy dot() and inner()

In [103]: a=np.array([[1,2],[3,4]])                                             

In [104]: b=np.array([[11,12],[13,14]])                                         

In [105]: np.dot(a,b) # 矩阵乘法： 1*11+2*13 = 37
Out[105]: 
array([[37, 40],
       [85, 92]])

In [106]: np.inner(a,b)  # 1*11+2*12 = 35, 1*13+2*14 = 41
Out[106]: 
array([[35, 41],
       [81, 95]])

进一步考察inner：Ordinary inner product of vectors for 1-D arrays (without complex conjugation), in higher dimensions a sum product over the last axes.

In [118]: a=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])                                       

In [119]: b=np.array([[7,8],[9,10],[11,12]])                                    

In [120]: a                                                                     
Out[120]: 
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])

In [121]: b                                                                     
Out[121]: 
array([[ 7,  8],
       [ 9, 10],
       [11, 12]])

In [122]: np.inner(a,b)                                                         
Out[122]: 
array([[ 23,  29,  35],
       [ 53,  67,  81],
       [ 83, 105, 127]])

 

 

五、更好的索引

布尔索引

类似于filter。

import numpy as np 
 
x = np.array([[  0,  1,  2],[  3,  4,  5],[  6,  7,  8],[  9,  10,  11]])  
print ('我们的数组是：')
print (x)
print ('\n')

# 现在我们会打印出大于 5 的元素  
print  ('大于 5 的元素是：')
print (x[x > 5]) 

# 元素位置被"True/False"置换
print (x > 5)

Output:   

我们的数组是：
[[ 0  1  2]
 [ 3  4  5]
 [ 6  7  8]
 [ 9 10 11]]

大于 5 的元素是：
[ 6  7  8  9 10 11]

array([[False, False, False],
[False, False, False],
[ True, True, True],
[ True, True, True]])

 

花式索引

(a) 传入顺序索引数组

import numpy as np 
 print (x[[4,2,1,7]])

(b) 传入多个索引数组（二级操作，先fiter一次，再filter一次）

import numpy as np 
 
x=np.arange(32).reshape((8,4))
print (x[np.ix_([1,5,7,2],[0,3,1,2])])

有点相当于x[[1,5,7,2]][[0,3,1,2]]，但不具有顺序性。

 

实践意义　　

In [193]: array_3                                                               
Out[193]: array([nan,  0.,  1.,  2., nan])

In [194]: ix = ~np.isnan(array_3)                                               

In [195]: array_3[ix]                                                           
Out[195]: array([0., 1., 2.])

In [196]: array_3[ix].mean()                                                    
Out[196]: 1.0

##########################################
# 作为对比，下面的这个因为nan而无法统计
##########################################

In [197]: array_3.mean()                                                        
Out[197]: nan

 

 

 

六、广播机制

计算广播

一般不要用这种“隐式转换”。

import numpy as np 
 
a = np.array([[ 0, 0, 0],
              [10,10,10],
              [20,20,20],
              [30,30,30]])
b = np.array([1,2,3])
print(a + b)

　　

 

迭代广播

import numpy as np 
 
a = np.arange(0,60,5) 
a = a.reshape(3,4)  
print  ('第一个数组为：')
print (a)

print  ('\n')
print ('第二个数组为：')
b = np.array([1,  2,  3,  4], dtype =  int)  
print (b)

print ('\n')
print ('修改后的数组为：')
for x,y in np.nditer([a,b]):  
    print ("%d:%d"  %  (x,y), end=", " )

Output: 

第一个数组为：
[[ 0  5 10 15]
 [20 25 30 35]
 [40 45 50 55]]


第二个数组为：
[1 2 3 4]


修改后的数组为：
0:1, 5:2, 10:3, 15:4, 20:1, 25:2, 30:3, 35:4, 40:1, 45:2, 50:3, 55:4,

 

 

七、迭代矩阵

迭代器

默认迭代器选择以更有效的方式对数组进行迭代；当然也可以强制“风格顺序”。

import numpy as np 
 
a = np.arange(0,60,5) 
a = a.reshape(3,4)  
print ('原始数组是：')
print (a)

print ('\n')
print ('以 C 风格顺序排序：')
for x in np.nditer(a, order =  'C'):  
    print (x, end=", " )

print ('\n')
print ('以 F 风格顺序排序：')
for x in np.nditer(a, order =  'F'):  
    print (x, end=", " )

结果：

原始数组是：
[[ 0  5 10 15]
 [20 25 30 35]
 [40 45 50 55]]


以 C 风格顺序排序：
0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55,

以 F 风格顺序排序：
0, 20, 40, 5, 25, 45, 10, 30, 50, 15, 35, 55,

 

可读可写属性

nditer 对象有另一个可选参数 op_flags。 默认情况下，nditer 将视待迭代遍历的数组为只读对象（read-only）。

为了在遍历数组的同时，实现对数组元素值得修改，必须指定 read-write 或者 write-only 的模式。

import numpy as np
 
a = np.arange(0,60,5) 
a = a.reshape(3,4)  
print ('原始数组是：')
print (a)

print ('\n')
for x in np.nditer(a, op_flags=['readwrite']): 
    x[...]=2*x 
print ('修改后的数组是：')
print (a)

 

使用外部循环

如果想得到“列的分组”结果，考虑如下方法。

或者考虑ndarrary.flatten(order='F')。

import numpy as np 

a = np.arange(0,60,5) 
a = a.reshape(3,4)  

print ('原始数组是：')
print (a)
print ('\n')
print ('修改后的数组是：')

for x in np.nditer(a, flags = ['external_loop'], order = 'C'):  
   print (x, end=", " )
print()
for x in np.nditer(a, flags = ['external_loop'], order = 'F'):  
   print (x, end=", " )

Output: 

原始数组是：
[[ 0  5 10 15]
 [20 25 30 35]
 [40 45 50 55]]


修改后的数组是：
[ 0  5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55],
[ 0 20 40], [ 5 25 45], [10 30 50], [15 35 55],

 

降到一维

numpy中的ravel()、flatten()、squeeze()都有将多维数组转换为一维数组的功能，区别： 

ravel() 如果没有必要，不会产生源数据的副本。
flatten() 返回源数据的副本。
squeeze() 只能对维数为1的维度降维。

 

 

八、字符串操作

以下函数用于对 dtype 为 numpy.string_ 或 numpy.unicode_ 的数组执行向量化字符串操作。 它们基于 Python 内置库中的标准字符串函数。

这些函数在字符数组类（numpy.char）中定义。

函数描述
add() 对两个数组的逐个字符串元素进行连接
multiply() 返回按元素多重连接后的字符串
center() 居中字符串
capitalize() 将字符串第一个字母转换为大写
title() 将字符串的每个单词的第一个字母转换为大写
lower() 数组元素转换为小写
upper() 数组元素转换为大写
split() 指定分隔符对字符串进行分割，并返回数组列表
splitlines() 返回元素中的行列表，以换行符分割
strip() 移除元素开头或者结尾处的特定字符
join() 通过指定分隔符来连接数组中的元素
replace() 使用新字符串替换字符串中的所有子字符串
decode() 数组元素依次调用str.decode
encode() 数组元素依次调用str.encode
byteswap() 将 ndarray 中每个元素中的字节进行大小端转换

 

 

 

 

部分生僻难点

数组维度操作。

一、轴对调：numpy.swapaxes

import numpy as np 
x = np.array([[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]])
y = np.swapaxes(x,0,2)
print(y)

Output: x轴(0) 和 z轴(2) 调换的结果

[[[0 4]
  [2 6]]

 [[1 5]
  [3 7]]]

 

 

二、插入轴

一个要点：新添加的轴，必然是shape = 1的。

import numpy as np
 
x = np.array(([1,2],[3,4]))
 
print ('数组 x：')
print (x)
print ('\n')
y = np.expand_dims(x, axis = 0)
 
print ('数组 y：')
print (y)
print ('\n')
 
print ('数组 x 和 y 的形状：')
print (x.shape, y.shape)
print ('\n')
# 在位置 1 插入轴
y = np.expand_dims(x, axis = 1)
 
print ('在位置 1 插入轴之后的数组 y：')
print (y)
print ('\n')
 
print ('x.ndim 和 y.ndim：')
print (x.ndim,y.ndim)
print ('\n')
 
print ('x.shape 和 y.shape：')
print (x.shape, y.shape)

输出结果为：

数组 x：
[[1 2]
 [3 4]]


数组 y：
[[[1 2]
  [3 4]]]


数组 x 和 y 的形状：
(2, 2) (1, 2, 2)


在位置 1 插入轴之后的数组 y：
[[[1 2]]

 [[3 4]]]


x.ndim 和 y.ndim：
2 3


x.shape 和 y.shape：
(2, 2) (2, 1, 2)

  

 

三、广播维度 (iter's 笛卡尔积)

x的维度变高后，y的维度通过 “broadcast” 自动升维。

import numpy as np
 
x = np.array([[1], [2], [3]])
y = np.array([4, 5, 6])  
 
# 对 y 广播 x
b = np.broadcast(x,y)  
# 它拥有 iterator 属性，基于自身组件的迭代器元组
 
print ('对 y 广播 x：')
r,c = b.iters
 
# Python3.x 为 next(context) ，Python2.x 为 context.next()
print (next(r), next(c))
print (next(r), next(c))
print (next(r), next(c))
print (next(r), next(c))
print ('\n')

Output: 

对 y 广播 x：
1 4
1 5
1 6
2 4

 

 

四、正统"笛卡尔积"求解

import itertools

class cartesian(object):
    def __init__(self):
        self._data_list=[]

    def add_data(self,data=[]): #添加生成笛卡尔积的数据列表
        self._data_list.append(data)

    def build(self): #计算笛卡尔积
        for item in itertools.product(*self._data_list):
            print(item)

if __name__=="__main__":
    car = cartesian()
    car.add_data([1,2,3])
    car.add_data([4,5,6])
    car.build()

  

"相加"过程的broadcast

print ('广播对象的形状：')
print (b.shape)
print ('\n')

b = np.broadcast(x,y)
c = np.empty(b.shape)
 
print ('手动使用 broadcast 将 x 与 y 相加：')
print (c.shape)
print ('\n')

# 方案一：手动相加
c.flat = [u + v for (u,v) in b]　　　　# <----非常妙！c其实是假降维
print ('调用 flat 函数：')
print (c)
print ('\n')

# 方案二：自动相加；获得了和 NumPy 内建的广播支持相同的结果
print ('x 与 y 的和：')
print (x + y) 

Output: 

广播对象的形状：
(3, 3)


手动使用 broadcast 将 x 与 y 相加：
(3, 3)


调用 flat 函数：
[[5. 6. 7.]
 [6. 7. 8.]
 [7. 8. 9.]]


x 与 y 的和：
[[5 6 7]
 [6 7 8]
 [7 8 9]]

 

broadcast_to之“伪复制”

将数组广播到新形状，有点“复制”的意思；但却是只读，难道是“伪复制”？是的，内存没有增加。

可以使用 sys.getsizeof(<variable>) 获取变量大小。

import numpy as np
 
a = np.arange(4).reshape(1,4)
 
print ('原数组：')
print (a)
print ('\n')
 
print ('调用 broadcast_to 函数之后：')
print (np.broadcast_to(a,(4,4)))

Output: 

原数组：
[[0 1 2 3]]


调用 broadcast_to 函数之后：
[[0 1 2 3]
 [0 1 2 3]
 [0 1 2 3]
 [0 1 2 3]]

 

 

 

 

排序算法

根据形式

返回排序结果

按照某个字段排序。

import numpy as np  
 
a = np.array([[3,7],[9,1]])  
print ('我们的数组是：')
print (a)
print ('\n')

print ('调用 sort() 函数：')
print (np.sort(a))
print ('\n')

print ('按列排序：')
print (np.sort(a, axis =  0))
print ('\n')

# 在 sort 函数中排序字段 
dt = np.dtype([('name',  'S10'),('age',  int)]) 
a = np.array([("raju",21),("anil",25),("ravi",  17),  ("amar",27)], dtype = dt)  

print ('我们的数组是：')
print (a)
print ('\n')

print ('按 name 排序：')
print (np.sort(a, order =  'name'))

 

返回排序的索引

返回索引，但可通过x[y]的形式巧妙地得到结果。

import numpy as np 
 
x = np.array([3,  1,  2])  
print ('我们的数组是：')
print (x)
print ('\n')

print ('对 x 调用 argsort() 函数：')
y = np.argsort(x)  
print (y)
print ('\n')

print ('以排序后的顺序重构原数组：')
print (x[y])
print ('\n')

print ('使用循环重构原数组：')
for i in y:  
    print (x[i], end=" ")

 

根据多序列排序 

每一列代表一个序列，排序时优先照顾靠后的列。

注意，这里一列数据传入的是tuple。

import numpy as np 
 
nm  =  ('raju','anil','ravi','amar') 
dv  =  ('f.y.',  's.y.',  's.y.',  'f.y.') 
ind = np.lexsort((dv, nm))  
print ('调用 lexsort() 函数：') 
print (ind) 
print ('\n') 
print ('使用这个索引来获取排序后的数据：') 
print ([nm[i]  +  ", "  + dv[i]  for i in ind])

 

 

根据细节

实数、虚数排序

msort(a) 数组按第一个轴排序，返回排序后的数组副本。np.msort(a) 相等于 np.sort(a, axis=0)。
sort_complex(a) 对复数按照先实部后虚部的顺序进行排序。

 

分区排序

(1) 排序数组索引为 3 的数字，比该数字小的排在该数字前面，比该数字大的排在该数字的后面。

>>> a = np.array([3, 4, 2, 1])
>>> np.partition(a, 3)  # 将数组 a 中所有元素（包括重复元素）从小到大排列，3 表示的是排序数组索引为 3 的数字，比该数字小的排在该数字前面，比该数字大的排在该数字的后面
array([2, 1, 3, 4])
>>>
>>> np.partition(a, (1, 3)) # 小于 1 的在前面，大于 3 的在后面，1和3之间的在中间
array([1, 2, 3, 4])

(2) 第 3 小（index=2）的值

>>> arr = np.array([46, 57, 23, 39, 1, 10, 0, 120])
>>> arr[np.argpartition(arr, 2)[2]]
10

(3) 第 2 大（index=-2）的值

>>> arr[np.argpartition(arr, -2)[-2]]
57

(4) 同时找到第 3 和第 4 小的值。

>>> arr[np.argpartition(arr, [2,3])[2]]
10
>>> arr[np.argpartition(arr, [2,3])[3]]
23

(5) numpy.argmax() 和 numpy.argmin()函数分别沿给定轴返回最大和最小元素的索引。

 

类似布尔索引

numpy.nonzero() 函数返回输入数组中非零元素的索引。

numpy.where() 函数返回输入数组中满足给定条件的元素的索引。

 

End.

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