Pythonnumpy

Python数据分析之numpy

前言


刚开始学习数据挖掘时,有时总是对numpypandas傻傻分不清楚,这个问题在训练模型阶段输入训练数据的时候最为明显,下面就来详细介绍下numpy 

Numpy

WHAT?


numpy是专门为科学计算设计的一个python扩展包,为python提供高效率的多维数组,也被称为面向阵列计算(array oriented computing),同时numpy也是github上的一个开源项目:numpy,numpy是基于c语言开发,所以这使得numpy的运行速度很快,高效率运行就是numpy的一大优势。

首先·我们要导入numpy包,一般我们都把它命名为np

In [1]: import numpy as np 

接着就可以生成一个numpy一维数组: 

In [2]: a = np.array([[1,2,3]],dtype=np.int32)
In [3]: a
Out[3]: array([1, 2, 3]) 

numpy中定义的最重要的数据结构是称为ndarray的n维数组类型,这个结构引用了两个对象,一块用于保存数据的存储区域和一个用于描述元素类型的dtype对象: 

WHY?


二维数组的生成在python中我们还可以用到list列表,如果用list来表示[1,2,3],由于list中的元素可以是任何对象,所以list中保存的是对象的指针,如果要保存[1,2,3]就需要三个指针和三个整数对象,是比较浪费内存资源cpu计算时间的,而ndarray是一种保存单一数据类型的多维数组结构,在数据处理上比list列表要快上很多,在这里我们可以用%timeit命令来检测两者的数据处理速度: 

In [9]: a = range(1000)
In [10]: %timeit[i**2 for i in a]
381 µs ± 6.1 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

In [11]: b = np.arange(1000)
In [12]: %timeit b**2
1.41 µs ± 18 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each) 

由于相同数据大小的array运算直接作用到元素级上这一numpy特性,结果显而易见,在数据处理上numpy数组比使用for循环的list列表快的不是一点两点。 

HOW?


OK,知道了numpy大概是个什么东西,下面我们就来介绍下numpy数组的一些常用操作:

这里生成一个3×3的矩阵作为例子:

In [2]: data = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) #等价于data=np.arange(1,10).reshape(3,3)
In [3]: data
Out[3]:
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]]) 

查看矩阵信息: 

In [6]: data.shape    #返回元组,表示n行n列
Out[6]: (3, 3)

In [7]: data.dtype    #返回数组数据类型
Out[7]: dtype('int32')

In [8]: data.ndim    #返回是几维数组
Out[8]: 2 

转换数据类型:

In [11]: a = data.astype(float)    #拷贝一份新的数组

In [12]: a.dtype
Out[12]: dtype('float64')

数组之间的计算:

In [15]: data+data
Out[15]:
array([[ 2,  4,  6],
       [ 8, 10, 12],
       [14, 16, 18]])

In [16]: data*data
Out[16]:
array([[ 1,  4,  9],
       [16, 25, 36],
       [49, 64, 81]])

可以看出相同规格的数组计算是直接作用在其元素级上的,那不同的规格的数组是否能进行运算呢,我们来看下这个例子:

In [18]: data1 = np.array([[1,2],[1,2]])    #生成一个2x2numpy数组

In [19]: data+data1
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-19-f2592a975589> in <module>()
----> 1 data+data1

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,3) (2,2)

我们可以看出不同规格的数组一起计算的话是会报出广播错误的,那是不是可以下结论了,别急我们再来看下方两个特殊例子:

In [20]: data2 = np.array([[1,2,3]])

In [21]: data + data2
Out[21]:
array([[ 2,  4,  6],
       [ 5,  7,  9],
       [ 8, 10, 12]])

In [22]: data3 = np.array([[1],[2],[3]])

In [23]: data+data3
Out[23]:
array([[ 2,  3,  4],
       [ 6,  7,  8],
       [10, 11, 12]])

data2数组的列数量与data数组相等,data3数组的行数量与data数组相等,这两个numpy数组虽然规格与data数组不一样,但却依然可以与data数组进行运算。

数组的切片:

In [24]: data[:2]    #沿着行(axis=0)进行索引
Out[24]:
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

In [25]: data[:2,:2]    #先沿着行(axis=0)进行索引,再沿着列(axis=1)进行索引
Out[25]:
array([[1, 2],
       [4, 5]])

In [26]: data[1,0:2]    #下标是从0开始
Out[26]: array([4, 5])

这里需要注意的是,切片操作是在原始数组上创建一个视图view,这只是访问数组数据的一种方式。 因此原始数组不会被复制到内存中,传递的是一个类似引用的东西,与上面的astype()方法是两种不同的拷贝方式,这里我们来看一个例子:

In [32]: a = data[1]

In [33]: a
Out[33]: array([4, 5, 6])

In [34]: a[:] = 0

In [35]: data
Out[35]:
array([[1, 2, 3],
       [0, 0, 0],
       [7, 8, 9]])

当切片对象a改变时,data的对应值也会跟着改变,这是在我们日常数据处理中有时会疏忽的一个点,最安全的复制方法是使用

copy()方法进行浅拷贝:

In [36]: a = data[1].copy()

In [37]: a
Out[37]: array([0, 0, 0])

In [38]: a[:]=9

In [39]: data
Out[39]:
array([[1, 2, 3],
       [0, 0, 0],
       [7, 8, 9]])

数组的布尔索引:

In [43]: data
Out[43]:
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

In [44]: data>3
Out[44]:
array([[False, False, False],
       [ True,  True,  True],
       [ True,  True,  True]])

In [45]: data[data>3]    #找出大于3的元素
Out[45]: array([4, 5, 6, 7, 8, 9])

数组的逻辑表达处理:

In [46]: np.where(data>3,1,0)    #大于3的标记为1,小于等于3的标记为0
Out[46]:
array([[0, 0, 0],
       [1, 1, 1],
       [1, 1, 1]])

数组的常用统计操作:

In [47]: data.mean(axis=0)    #沿着行(axis=0)进行索引,求出其平均值
Out[47]: array([4., 5., 6.])
In [49]: data.std()    #求出全部元素的方差
Out[49]: 2.581988897471611

In [50]: (data>3).sum()    #统计数组中元素大于3的个数
Out[50]: 6

In [51]: data.any()    #数组中是否存在一个或多个true
Out[51]: True

In [52]: data.all()    #数组中是否全部数都是true
Out[52]: True
In [53]: data.cumsum(0)    #沿着行(axis=0)进行索引,进行累加
Out[53]:
array([[ 1,  2,  3],
       [ 5,  7,  9],
       [12, 15, 18]], dtype=int32)

In [54]: data.cumprod(1)    #沿着列(axis=1)进行索引,进行累乘
Out[54]:
array([[  1,   2,   6],
       [  4,  20, 120],
       [  7,  56, 504]], dtype=int32)

数组的排序操作:

In [55]: data=np.random.randn(4,4)

In [56]: data
Out[56]:
array([[ 1.58669867,  1.57692769, -1.85828013,  1.17201164],
       [ 1.68160714, -0.83957549, -0.33771694, -0.33782379],
       [-0.03148106, -0.97819034,  0.51126626, -0.08184963],
       [-0.02822319, -0.31934723,  0.70764701,  0.80444954]])

In [57]: data.sort(0)    #沿着行(axis=0)进行索引,并进行升序排序

In [58]: data
Out[58]:
array([[-0.03148106, -0.97819034, -1.85828013, -0.33782379],
       [-0.02822319, -0.83957549, -0.33771694, -0.08184963],
       [ 1.58669867, -0.31934723,  0.51126626,  0.80444954],
       [ 1.68160714,  1.57692769,  0.70764701,  1.17201164]])

In [59]: data[::-1]    #降序操作
Out[59]:
array([[ 1.68160714,  1.57692769,  0.70764701,  1.17201164],
       [ 1.58669867, -0.31934723,  0.51126626,  0.80444954],
       [-0.02822319, -0.83957549, -0.33771694, -0.08184963],
       [-0.03148106, -0.97819034, -1.85828013, -0.33782379]])

注意:直接调用数组的方法的排序将直接改变数组而不会产生新的拷贝。

矩阵运算:

In [62]: x=np.arange(9).reshape(3,3)

In [63]: x
Out[63]:
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])

In [64]: np.dot(x,x)    #矩阵相乘
Out[64]:
array([[ 15,  18,  21],
       [ 42,  54,  66],
       [ 69,  90, 111]])

In [65]: x.T    #矩阵转置
Out[65]:
array([[0, 3, 6],
       [1, 4, 7],
       [2, 5, 8]])

在numpy中的linalg中有还有很多矩阵运算,比如svd分解,qr分解,cholesky分解等等。

numpy数据的读取和保存:

In [68]: np.save('name',data)

In [69]: np.load('name.npy')
Out[69]:
array([[-0.03148106, -0.97819034, -1.85828013, -0.33782379],
       [-0.02822319, -0.83957549, -0.33771694, -0.08184963],
       [ 1.58669867, -0.31934723,  0.51126626,  0.80444954],
       [ 1.68160714,  1.57692769,  0.70764701,  1.17201164]])

总结


numpy的知识学到这里,就已经可以应付好日常的数据处理了,便捷的操作,高效的处理,都使得numpy成为科学计算的一大利器。

才学疏浅,欢迎评论指导 

参考资料:

易百教程-numpy教程

scipy讲义-numpy

LEVEL-numpy ndarray详解

数据世界的矿工,关注机器学习的相关学习,从零开始记录入门学习笔记,帮助大家更好地步入AI世界

入门Numpy
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