前言

学习数据分析，必绕不开numpy和pandas这两个库，numpy的ndarray数据结构和矩阵数据非常类似，最近搞科研的时候总是会用到，之前学的都忘记完了，所以，这次打算把numpy库的基本用法记录在一篇文章里，以便后面复习和使用。

ndarray多维数组创建

不要管复杂的概念，我们把多维数组看做成矩阵就行（实际使用中也是这样的），例如，下面的二维数据，我们就可以看做成2行3列的矩阵。

(资料图片)

import numpy as npb = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print(b)# [[1 2 3]# [4 5 6]]

一切从创建说起

一个特定的数据结构，肯定有着特定的创建方式，例如列表我们就是通过[]来创建，字典我们用{}来创建。ndarray多维数组用numpy库的array方法来创建。

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

object 数组或嵌套的数列（列表，元祖，数组，或者其他序列类型）

dtype 数组元素的数据类型，可选

copy 对象是否需要复制，可选

order 创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A为任意方向（默认）

subok 默认返回一个与基类类型一致的数组

ndmin 指定生成数组的最小维度

# 1维数组a = np.array([1,2,3])print(a)# [1,2,3]# 2维数组b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print(b)# [[1 2 3]# [4 5 6]]# 指定数据类型c = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], dtype = np.float64)print(c)# reslut[[1. 2. 3.] [4. 5. 6.]]

特殊创建方式

numpy也提供了一些函数用于创建特殊的数组。

zeros，全为0数组；

ones，全为1数据；

empty，垃圾值数组。

full，填充任意值

数值范围创建数组

我们做循环的时候经常会用到range，可以取数值范围，numpy中有个arange函数，可用于创建数组。

arr4 = np.arange(9)arr4# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

这样创建的数组只能是一维的，arange函数经常和reshape一起使用（后面还会介绍），可以创建多维的数组。

arr5 = np.arange(9).reshape(3,3)arr5array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])

ndarray数据属性

属性我们常需要调用的就是ndim，shape和dtype。

ndarray.ndim 秩，即轴的数量或维度的数量

ndarray.shape 数组的维度，对于矩阵，n 行 m 列

ndarray.size 数组元素的总个数，相当于 .shape 中 n*m 的值

ndarray.dtype ndarray 对象的元素类型

ndarray.itemsize ndarray 对象中每个元素的大小，以字节为单位

ndarray.flags ndarray 对象的内存信息

ndarray.real ndarray元素的实部

ndarray.imag ndarray 元素的虚部

ndarray.data 包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元- 素，所以通常不需要使用这个属性。

arr5 = np.arange(9).reshape(3,3)print(arr5.ndim)print(arr5.shape)print(arr5.dtype)2(3, 3)int64

改变数组数据类型

这个我们经常会用到，例如我们把整数数组转换为浮点数数组，使用astype方法，用np.float64和"float64"都可以。

切片和索引

这部分内容非常重要，我们经常要选取特定的部分数据来操作，这里就必须要用到切片和索引。

小试牛刀

和列表的切片和索引很类似，都是从0开始计数，一维数组很简单，也很好理解（和列表一样操作就行），这里就不多介绍了。

二维数组，选取数据无非就以下几种情况，选取特定的行，特定的列，或者组合，我们来看看怎么写。

特定行

特定列

特定的行和列，这部分就有点不一样了，如果行或者列中有切片，就能得到我们想要的结果，例如获取2,3行以及1，3列。

如果我们想要获取1,3行以及1,3列，用这种写法结果就不对。

这其实获取的是第一行第一列以及第三行第三列的值，这时候我们就需要用到花式索引。

花式索引

要使用np.ix_来完成。

其实不用这样写也可以，就是稍微复杂一点。我们先选取第一行和第三行，选完之后，再选取列。

布尔索引

还有一个很重要的概念，就是布尔索引。

这里有两个函数需要介绍下，一个是all，一个是any，all是都为True，就返回True，any是一个为True，就返回True。

数组操作

修改数组形状

之前我们简单了解过reshape方法，可以改变数组的形状。通过flatten或者ravel可以将数组从新进行展开。

合并和分割数组

合并数组主要有以下几种方法：

concatenate 连接沿现有轴的数组序列

stack 沿着新的轴加入一系列数组。

hstack 水平堆叠序列中的数组（列方向）

vstack 竖直堆叠序列中的数组（行方向）

axis参数就是制定轴的方向，很多numpy函数都有这个参数，但是这个轴又不是很好理解，网上有很多的解释，我这里说一个很简单的解释。例如二维数组，我们索引的时候arr[i,j]，i就代表0，j就代表1，也就是说，行的方向就是0，列的方向就是1。

分割数组的函数为：

split 将一个数组分割为多个子数组

hsplit 将一个数组水平分割为多个子数组（按列）

vsplit 将一个数组垂直分割为多个子数组（按行）

numpy.split(ary, indices_or_sections, axis)

ary：被分割的数组

indices_or_sections：如果是一个整数，就用该数平均切分，如果是一个数组，为沿轴切分的位置（左开右闭）

axis：设置沿着哪个方向进行切分，默认为 0，横向切分，即水平方向。为 1 时，纵向切分，即竖直方向

修改数组

resize 返回指定形状的新数组

append 将值添加到数组末尾

insert 沿指定轴将值插入到指定下标之前

delete 删掉某个轴的子数组，并返回删除后的新数组

unique 查找数组内的唯一元素

这里要注意的是，如果不指定轴修改数组，会返回一维数组。

numpy.unique 函数用于去除数组中的重复元素。

numpy.unique(arr, return_index, return_inverse, return_counts)

arr：输入数组，如果不是一维数组则会展开

return_index：如果为true，返回新列表元素在旧列表中的位置（下标），并以列表形式储

return_inverse：如果为true，返回旧列表元素在新列表中的位置（下标），并以列表形式储

return_counts：如果为true，返回去重数组中的元素在原数组中的出现次数

翻转数组

transpose 对换数组的维度

ndarray.T 和 self.transpose() 相同

rollaxis 向后滚动指定的轴

swapaxes 对换数组的两个轴

numpy.rollaxis 函数向后滚动特定的轴到一个特定位置，格式如下：

numpy.rollaxis(arr, axis, start)

参数说明：arr：数组 axis：要向后滚动的轴，其它轴的相对位置不会改变 start：默认为零，表示完整的滚动。会滚动到特定位置。

numpy.swapaxes 函数用于交换数组的两个轴。

数学和统计函数

numpy 包含大量的各种数学运算的函数，包括三角函数，算术运算的函数，复数处理函数等。这里就不一一介绍了，我们着重了解下复数处理函数。

numpy.around() 函数返回指定数字的四舍五入值。

numpy.around(a,decimals)

numpy.floor() 返回小于或者等于指定表达式的最大整数，即向下取整。

numpy.ceil() 返回大于或者等于指定表达式的最小整数，即向上取整。

算数函数

这里不一一介绍了，大家需要用到的时候自查即可。

add，相加

subtract，相减

multiply，相乘

divide，相除

reciprocal，函数返回参数逐元素的倒数。如 1/4 倒数为 4/1

power，第一个输入数组中的元素作为底数，计算它与第二个输入数组中相应元素的幂

mod，计算输入数组中相应元素的相除后的余数。函数 numpy.remainder() 也产生相同的结果。

统计函数

numpy 提供了很多统计函数，用于从数组中查找最小元素，最大元素，百分位标准差和方差等。sum，average等等，可以去numpy的官方文档了解更多。

条件函数

numpy.where() 函数返回输入数组中满足给定条件的元素的索引。

numpy.extract() 函数根据某个条件从数组中抽取元素，返回满条件的元素。

文件的存储与读取

load() 和 save() 函数是读写文件数组数据的两个主要函数，默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 .npy 的文件中。

savez() 函数用于将多个数组写入文件，默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 .npz 的文件中。

loadtxt() 和 savetxt() 函数处理正常的文本文件(.txt 等)。

savetxt() 函数是以简单的文本文件格式存储数据，对应的使用 loadtxt() 函数来获取数据。

np.loadtxt(FILENAME, dtype=int, delimiter=" ")np.savetxt(FILENAME, a, fmt="%d", delimiter=",")

总结

numpy是Python数据科学必学的第三方库，但是说实话，一上来就学numpy其实是很痛苦的，他不像pandas那么直观，有很多实际的有趣的案例，所以本篇文章主要是将numpy的基础语法记录下来，供大家和自己以后查询所使用，最后附上numpy小抄给大家，我们下期再见。