Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用-NumPy-數(shù)值計(jì)課件

NumPy數(shù)值計(jì)算基礎(chǔ)NumPy數(shù)值計(jì)算基礎(chǔ)1掌握NumPy

矩陣與通用函數(shù)利用NumPy

進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析目錄掌握NumPy

數(shù)組對(duì)象ndarray231掌握NumPy矩陣與通用函數(shù)利用NumPy進(jìn)行統(tǒng)計(jì)創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象1．?dāng)?shù)組屬性：ndarray（數(shù)組）是存儲(chǔ)單一數(shù)據(jù)類型的多維數(shù)組。創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象1．?dāng)?shù)組屬性：ndarray（數(shù)組）是存儲(chǔ)單一數(shù)創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象2．?dāng)?shù)組創(chuàng)建numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order='K',subok=False,ndmin=0)創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象2．?dāng)?shù)組創(chuàng)建numpy.array(object創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象創(chuàng)建數(shù)組并查看數(shù)組屬性創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象創(chuàng)建數(shù)組并查看數(shù)組屬性創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象重新設(shè)置數(shù)組的shape屬性使用arange函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象重新設(shè)置數(shù)組的shape屬性使用arang創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象使用linspace函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組使用logspace函數(shù)創(chuàng)建等比數(shù)列創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象使用linspace函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組使用log創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象使用zeros函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組使用eye函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象使用zeros函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組使用eye函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象使用diag函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組使用ones函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象使用diag函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組使用ones函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組NumPy基本數(shù)據(jù)類型與其取值范圍（只展示一部分）創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象3．?dāng)?shù)組數(shù)據(jù)類型NumPy基本數(shù)據(jù)類型與其取值范圍（只展示一部分）創(chuàng)建數(shù)組對(duì)創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象數(shù)組數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象數(shù)組數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象創(chuàng)建一個(gè)存儲(chǔ)餐飲企業(yè)庫(kù)存信息的數(shù)據(jù)類型。其中，用一個(gè)長(zhǎng)度為40個(gè)字符的字符串來(lái)記錄商品的名稱，用一個(gè)64位的整數(shù)來(lái)記錄商品的庫(kù)存數(shù)量，最后用一個(gè)64位的單精度浮點(diǎn)數(shù)來(lái)記錄商品的價(jià)格，具體步驟如下。創(chuàng)建數(shù)據(jù)類型創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象創(chuàng)建一個(gè)存儲(chǔ)餐飲企業(yè)庫(kù)存信息的數(shù)據(jù)類型。其中，用創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象查看數(shù)據(jù)類型，可以直接查看或者使用numpy.dtype函數(shù)查看。創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象查看數(shù)據(jù)類型，可以直接查看或者使用numpy.d創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象在使用array函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組時(shí)，數(shù)組的數(shù)據(jù)類型默認(rèn)是浮點(diǎn)型。自定義數(shù)組數(shù)據(jù)，則可以預(yù)先指定數(shù)據(jù)類型創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象在使用array函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組時(shí)，數(shù)組的數(shù)據(jù)類型默生成隨機(jī)數(shù)無(wú)約束條件下生成隨機(jī)數(shù)生成服從均勻分布的隨機(jī)數(shù)生成隨機(jī)數(shù)無(wú)約束條件下生成隨機(jī)數(shù)生成服從均勻分布的隨機(jī)數(shù)生成隨機(jī)數(shù)生成服從正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)生成給定上下范圍的隨機(jī)數(shù)，如創(chuàng)建一個(gè)最小值不低于2、最大值不高于10的2行5列數(shù)組生成隨機(jī)數(shù)生成服從正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)生成給定上下范圍的隨機(jī)數(shù)，生成隨機(jī)數(shù)random模塊常用隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)生成隨機(jī)數(shù)random模塊常用隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)通過(guò)索引訪問(wèn)數(shù)組1．一維數(shù)組的索引通過(guò)索引訪問(wèn)數(shù)組1．一維數(shù)組的索引通過(guò)索引訪問(wèn)數(shù)組1．一維數(shù)組的索引續(xù)表通過(guò)索引訪問(wèn)數(shù)組1．一維數(shù)組的索引續(xù)表通過(guò)索引訪問(wèn)數(shù)組2．多維數(shù)組的索引通過(guò)索引訪問(wèn)數(shù)組2．多維數(shù)組的索引通過(guò)索引訪問(wèn)數(shù)組2．多維數(shù)組的索引續(xù)表通過(guò)索引訪問(wèn)數(shù)組2．多維數(shù)組的索引續(xù)表通過(guò)索引訪問(wèn)數(shù)組2．多維數(shù)組的索引（使用整數(shù)和布爾值索引訪問(wèn)數(shù)據(jù)）通過(guò)索引訪問(wèn)數(shù)組2．多維數(shù)組的索引（使用整數(shù)和布爾值索引訪問(wèn)變換數(shù)組的形態(tài)改變數(shù)組形狀變換數(shù)組的形態(tài)改變數(shù)組形狀變換數(shù)組的形態(tài)使用ravel函數(shù)展平數(shù)組變換數(shù)組的形態(tài)使用ravel函數(shù)展平數(shù)組變換數(shù)組的形態(tài)使用flatten函數(shù)展平數(shù)組變換數(shù)組的形態(tài)使用flatten函數(shù)展平數(shù)組使用hstack函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組橫向組合：np.hstack((arr1,arr2))使用vstack函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組縱向組合：np.vstack((arr1,arr2))使用concatenate函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組橫向組合：np.concatenate((arr1,arr2),axis=1))使用concatenate函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組縱向組合：np.concatenate((arr1,arr2),axis=0))變換數(shù)組的形態(tài)組合數(shù)組使用hstack函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組橫向組合：np.hstack((使用hsplit函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組橫向分割：np.hsplit(arr1,2)使用vsplit函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組縱向分割：np.vsplit(arr,2)使用split函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組橫向分割：np.split(arr,2,axis=1)使用split函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組縱向分割：np.split(arr,2,axis=0)變換數(shù)組的形態(tài)切割數(shù)組使用hsplit函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組橫向分割：np.hsplit(1掌握NumPy

矩陣與通用函數(shù)利用NumPy

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數(shù)組對(duì)象ndarray231掌握NumPy矩陣與通用函數(shù)利用NumPy進(jìn)行統(tǒng)計(jì)使用mat函數(shù)創(chuàng)建矩陣：matr1=np.mat("123;456;789")使用matrix函數(shù)創(chuàng)建矩陣：matr2=np.matrix([[123],[456],[789]])使用bmat函數(shù)合成矩陣：np.bmat("arr1arr2;arr1arr2")創(chuàng)建NumPy矩陣創(chuàng)建與組合矩陣使用mat函數(shù)創(chuàng)建矩陣：matr1=np.mat("1矩陣與數(shù)相乘：matr1*3矩陣相加減：matr1±m(xù)atr2矩陣相乘：matr1*matr2矩陣對(duì)應(yīng)元素相乘：np.multiply(matr1,matr2)矩陣特有屬性：創(chuàng)建NumPy矩陣矩陣的運(yùn)算矩陣與數(shù)相乘：matr1*3創(chuàng)建NumPy矩陣矩陣的運(yùn)算四則運(yùn)算：加（+）、減（-）、乘（*）、除（/）、冪（**）。數(shù)組間的四則運(yùn)算表示對(duì)每個(gè)數(shù)組中的元素分別進(jìn)行四則運(yùn)算，所以形狀必須相同。比較運(yùn)算：>、<、==、>=、<=、!=。比較運(yùn)算返回的結(jié)果是一個(gè)布爾數(shù)組，每個(gè)元素為每個(gè)數(shù)組對(duì)應(yīng)元素的比較結(jié)果。邏輯運(yùn)算：np.any函數(shù)表示邏輯“or”，np.all函數(shù)表示邏輯“and”。運(yùn)算結(jié)果返回布爾值。認(rèn)識(shí)ufunc函數(shù)全稱通用函數(shù)（universalfunction），是一種能夠?qū)?shù)組中所有元素進(jìn)行操作的函數(shù)。四則運(yùn)算：加（+）、減（-）、乘（*）、除（/）、冪（**）廣播（broadcasting）是指不同形狀的數(shù)組之間執(zhí)行算術(shù)運(yùn)算的方式。需要遵循4個(gè)原則。讓所有輸入數(shù)組都向其中shape最長(zhǎng)的數(shù)組看齊，shape中不足的部分都通過(guò)在前面加1補(bǔ)齊。輸出數(shù)組的shape是輸入數(shù)組shape的各個(gè)軸上的最大值。如果輸入數(shù)組的某個(gè)軸和輸出數(shù)組的對(duì)應(yīng)軸的長(zhǎng)度相同或者其長(zhǎng)度為1時(shí)，這個(gè)數(shù)組能夠用來(lái)計(jì)算，否則出錯(cuò)。當(dāng)輸入數(shù)組的某個(gè)軸的長(zhǎng)度為1時(shí)，沿著此軸運(yùn)算時(shí)都用此軸上的第一組值。認(rèn)識(shí)ufunc函數(shù)ufunc函數(shù)的廣播機(jī)制廣播（broadcasting）是指不同形狀的數(shù)組之間執(zhí)行算

認(rèn)識(shí)ufunc函數(shù)ufunc函數(shù)的廣播機(jī)制

認(rèn)識(shí)ufunc函數(shù)ufunc函數(shù)的廣播機(jī)制

認(rèn)識(shí)ufunc函數(shù)ufunc函數(shù)的廣播機(jī)制

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矩陣與通用函數(shù)利用NumPy

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數(shù)組對(duì)象ndarray231掌握NumPy矩陣與通用函數(shù)利用NumPy進(jìn)行統(tǒng)計(jì)save函數(shù)是以二進(jìn)制的格式保存數(shù)據(jù)。np.save("../tmp/save_arr",arr)load函數(shù)是從二進(jìn)制的文件中讀取數(shù)據(jù)。np.load("../tmp/save_arr.npy")savez函數(shù)可以將多個(gè)數(shù)組保存到一個(gè)文件中。np.savez('../tmp/savez_arr',arr1,arr2)存儲(chǔ)時(shí)可以省略擴(kuò)展名，但讀取時(shí)不能省略擴(kuò)展名。讀寫文件NumPy文件讀寫主要有二進(jìn)制的文件讀寫和文件列表形式的數(shù)據(jù)讀寫兩種形式save函數(shù)是以二進(jìn)制的格式保存數(shù)據(jù)。np.save(".savetxt函數(shù)是將數(shù)組寫到某種分隔符隔開(kāi)的文本文件中。np.savetxt("../tmp/arr.txt",arr,fmt="%d",delimiter=",")loadtxt函數(shù)執(zhí)行的是把文件加載到一個(gè)二維數(shù)組中。np.loadtxt("../tmp/arr.txt",delimiter=",")genfromtxt函數(shù)面向的是結(jié)構(gòu)化數(shù)組和缺失數(shù)據(jù)。np.genfromtxt("../tmp/arr.txt",delimiter=",")讀寫文件讀取文本格式的數(shù)據(jù)savetxt函數(shù)是將數(shù)組寫到某種分隔符隔開(kāi)的文本文件中。讀sort函數(shù)是最常用的排序方法。arr.sort()sort函數(shù)也可以指定一個(gè)axis參數(shù)，使得sort函數(shù)可以沿著指定軸對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行排序。axis=1為沿橫軸排序；axis=0為沿縱軸排序。使用數(shù)組進(jìn)行簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)分析直接排序sort函數(shù)是最常用的排序方法。arr.sort()使用數(shù)argsort函數(shù)返回值為重新排序值的下標(biāo)。arr.argsort()lexsort函數(shù)返回值是按照最后一個(gè)傳入數(shù)據(jù)排序的。np.lexsort((a,b,c))使用數(shù)組進(jìn)行簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)分析間接排序argsort函數(shù)返回值為重新排序值的下標(biāo)。arr.arg通過(guò)unique函數(shù)可以找出數(shù)組中的唯一值并返回已排序的結(jié)果。tile函數(shù)主要有兩個(gè)參數(shù)，參數(shù)“A”指定重復(fù)的數(shù)組，參數(shù)“reps”指定重復(fù)的次數(shù)。np.tile(A，reps)repeat函數(shù)主要有三個(gè)參數(shù)，參數(shù)“a”是需要重復(fù)的數(shù)組元素，參數(shù)“repeats”是重復(fù)次數(shù)，參數(shù)“axis”指定沿著哪個(gè)軸進(jìn)行重復(fù)，axis=0表示按行進(jìn)行元素重復(fù)；axis=1表示按列進(jìn)行元素重復(fù)。numpy.repeat(a,repeats,axis=None)這兩個(gè)函數(shù)的主要區(qū)別在于，tile函數(shù)是對(duì)數(shù)組進(jìn)行重復(fù)操作，repeat函數(shù)是對(duì)數(shù)組中的每個(gè)元素進(jìn)行重復(fù)操作。使用數(shù)組進(jìn)行簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)分析去重與重復(fù)數(shù)據(jù)通過(guò)unique函數(shù)可以找出數(shù)組中的唯一值并返回已排序的結(jié)果常用的統(tǒng)計(jì)函數(shù)當(dāng)axis=0時(shí)，表示沿著縱軸計(jì)算。當(dāng)axis=1時(shí)，表示沿著橫軸計(jì)算。默認(rèn)時(shí)計(jì)算一個(gè)總值。常用的統(tǒng)計(jì)函數(shù)當(dāng)axis=0時(shí)，表示沿著縱軸計(jì)算。當(dāng)axis讀取iris數(shù)據(jù)集中的花萼長(zhǎng)度數(shù)據(jù)（已保存為csv格式），并對(duì)其進(jìn)行排序、去重，并求出和、累積和、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差、最小值、最大值任務(wù)實(shí)現(xiàn)讀取iris數(shù)據(jù)集中的花萼長(zhǎng)度數(shù)據(jù)（已保存為csv格式），并NumPy數(shù)值計(jì)算基礎(chǔ)NumPy數(shù)值計(jì)算基礎(chǔ)1掌握NumPy

矩陣與通用函數(shù)利用NumPy

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數(shù)組對(duì)象ndarray231掌握NumPy矩陣與通用函數(shù)利用NumPy進(jìn)行統(tǒng)計(jì)創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象1．?dāng)?shù)組屬性：ndarray（數(shù)組）是存儲(chǔ)單一數(shù)據(jù)類型的多維數(shù)組。創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象1．?dāng)?shù)組屬性：ndarray（數(shù)組）是存儲(chǔ)單一數(shù)創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象2．?dāng)?shù)組創(chuàng)建numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order='K',subok=False,ndmin=0)創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象2．?dāng)?shù)組創(chuàng)建numpy.array(object創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象創(chuàng)建數(shù)組并查看數(shù)組屬性創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象創(chuàng)建數(shù)組并查看數(shù)組屬性創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象重新設(shè)置數(shù)組的shape屬性使用arange函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象重新設(shè)置數(shù)組的shape屬性使用arang創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象使用linspace函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組使用logspace函數(shù)創(chuàng)建等比數(shù)列創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象使用linspace函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組使用log創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象使用zeros函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組使用eye函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象使用zeros函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組使用eye函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象使用diag函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組使用ones函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象使用diag函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組使用ones函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組NumPy基本數(shù)據(jù)類型與其取值范圍（只展示一部分）創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象3．?dāng)?shù)組數(shù)據(jù)類型NumPy基本數(shù)據(jù)類型與其取值范圍（只展示一部分）創(chuàng)建數(shù)組對(duì)創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象數(shù)組數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象數(shù)組數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象創(chuàng)建一個(gè)存儲(chǔ)餐飲企業(yè)庫(kù)存信息的數(shù)據(jù)類型。其中，用一個(gè)長(zhǎng)度為40個(gè)字符的字符串來(lái)記錄商品的名稱，用一個(gè)64位的整數(shù)來(lái)記錄商品的庫(kù)存數(shù)量，最后用一個(gè)64位的單精度浮點(diǎn)數(shù)來(lái)記錄商品的價(jià)格，具體步驟如下。創(chuàng)建數(shù)據(jù)類型創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象創(chuàng)建一個(gè)存儲(chǔ)餐飲企業(yè)庫(kù)存信息的數(shù)據(jù)類型。其中，用創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象查看數(shù)據(jù)類型，可以直接查看或者使用numpy.dtype函數(shù)查看。創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象查看數(shù)據(jù)類型，可以直接查看或者使用numpy.d創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象在使用array函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組時(shí)，數(shù)組的數(shù)據(jù)類型默認(rèn)是浮點(diǎn)型。自定義數(shù)組數(shù)據(jù)，則可以預(yù)先指定數(shù)據(jù)類型創(chuàng)建數(shù)組對(duì)象在使用array函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組時(shí)，數(shù)組的數(shù)據(jù)類型默生成隨機(jī)數(shù)無(wú)約束條件下生成隨機(jī)數(shù)生成服從均勻分布的隨機(jī)數(shù)生成隨機(jī)數(shù)無(wú)約束條件下生成隨機(jī)數(shù)生成服從均勻分布的隨機(jī)數(shù)生成隨機(jī)數(shù)生成服從正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)生成給定上下范圍的隨機(jī)數(shù)，如創(chuàng)建一個(gè)最小值不低于2、最大值不高于10的2行5列數(shù)組生成隨機(jī)數(shù)生成服從正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)生成給定上下范圍的隨機(jī)數(shù)，生成隨機(jī)數(shù)random模塊常用隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)生成隨機(jī)數(shù)random模塊常用隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)通過(guò)索引訪問(wèn)數(shù)組1．一維數(shù)組的索引通過(guò)索引訪問(wèn)數(shù)組1．一維數(shù)組的索引通過(guò)索引訪問(wèn)數(shù)組1．一維數(shù)組的索引續(xù)表通過(guò)索引訪問(wèn)數(shù)組1．一維數(shù)組的索引續(xù)表通過(guò)索引訪問(wèn)數(shù)組2．多維數(shù)組的索引通過(guò)索引訪問(wèn)數(shù)組2．多維數(shù)組的索引通過(guò)索引訪問(wèn)數(shù)組2．多維數(shù)組的索引續(xù)表通過(guò)索引訪問(wèn)數(shù)組2．多維數(shù)組的索引續(xù)表通過(guò)索引訪問(wèn)數(shù)組2．多維數(shù)組的索引（使用整數(shù)和布爾值索引訪問(wèn)數(shù)據(jù)）通過(guò)索引訪問(wèn)數(shù)組2．多維數(shù)組的索引（使用整數(shù)和布爾值索引訪問(wèn)變換數(shù)組的形態(tài)改變數(shù)組形狀變換數(shù)組的形態(tài)改變數(shù)組形狀變換數(shù)組的形態(tài)使用ravel函數(shù)展平數(shù)組變換數(shù)組的形態(tài)使用ravel函數(shù)展平數(shù)組變換數(shù)組的形態(tài)使用flatten函數(shù)展平數(shù)組變換數(shù)組的形態(tài)使用flatten函數(shù)展平數(shù)組使用hstack函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組橫向組合：np.hstack((arr1,arr2))使用vstack函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組縱向組合：np.vstack((arr1,arr2))使用concatenate函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組橫向組合：np.concatenate((arr1,arr2),axis=1))使用concatenate函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組縱向組合：np.concatenate((arr1,arr2),axis=0))變換數(shù)組的形態(tài)組合數(shù)組使用hstack函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組橫向組合：np.hstack((使用hsplit函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組橫向分割：np.hsplit(arr1,2)使用vsplit函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組縱向分割：np.vsplit(arr,2)使用split函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組橫向分割：np.split(arr,2,axis=1)使用split函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組縱向分割：np.split(arr,2,axis=0)變換數(shù)組的形態(tài)切割數(shù)組使用hsplit函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組橫向分割：np.hsplit(1掌握NumPy

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數(shù)組對(duì)象ndarray231掌握NumPy矩陣與通用函數(shù)利用NumPy進(jìn)行統(tǒng)計(jì)使用mat函數(shù)創(chuàng)建矩陣：matr1=np.mat("123;456;789")使用matrix函數(shù)創(chuàng)建矩陣：matr2=np.matrix([[123],[456],[789]])使用bmat函數(shù)合成矩陣：np.bmat("arr1arr2;arr1arr2")創(chuàng)建NumPy矩陣創(chuàng)建與組合矩陣使用mat函數(shù)創(chuàng)建矩陣：matr1=np.mat("1矩陣與數(shù)相乘：matr1*3矩陣相加減：matr1±m(xù)atr2矩陣相乘：matr1*matr2矩陣對(duì)應(yīng)元素相乘：np.multiply(matr1,matr2)矩陣特有屬性：創(chuàng)建NumPy矩陣矩陣的運(yùn)算矩陣與數(shù)相乘：matr1*3創(chuàng)建NumPy矩陣矩陣的運(yùn)算四則運(yùn)算：加（+）、減（-）、乘（*）、除（/）、冪（**）。數(shù)組間的四則運(yùn)算表示對(duì)每個(gè)數(shù)組中的元素分別進(jìn)行四則運(yùn)算，所以形狀必須相同。比較運(yùn)算：>、<、==、>=、<=、!=。比較運(yùn)算返回的結(jié)果是一個(gè)布爾數(shù)組，每個(gè)元素為每個(gè)數(shù)組對(duì)應(yīng)元素的比較結(jié)果。邏輯運(yùn)算：np.any函數(shù)表示邏輯“or”，np.all函數(shù)表示邏輯“and”。運(yùn)算結(jié)果返回布爾值。認(rèn)識(shí)ufunc函數(shù)全稱通用函數(shù)（universalfunction），是一種能夠?qū)?shù)組中所有元素進(jìn)行操作的函數(shù)。四則運(yùn)算：加（+）、減（-）、乘（*）、除（/）、冪（**）廣播（broadcasting）是指不同形狀的數(shù)組之間執(zhí)行算術(shù)運(yùn)算的方式。需要遵循4個(gè)原則。讓所有輸入數(shù)組都向其中shape最長(zhǎng)的數(shù)組看齊，shape中不足的部分都通過(guò)在前面加1補(bǔ)齊。輸出數(shù)組的shape是輸入數(shù)組shape的各個(gè)軸上的最大值。如果輸入數(shù)組的某個(gè)軸和輸出數(shù)組的對(duì)應(yīng)軸的長(zhǎng)度相同或者其長(zhǎng)度為1時(shí)，這個(gè)數(shù)組能夠用來(lái)計(jì)算，否則出錯(cuò)。當(dāng)輸入數(shù)組的某個(gè)軸的長(zhǎng)度為1時(shí)，沿著此軸運(yùn)算時(shí)都用此軸上的第一組值。認(rèn)識(shí)ufunc函數(shù)ufunc函數(shù)的廣播機(jī)制廣播（broadcasting）是指不同形狀的數(shù)組之間執(zhí)行算

認(rèn)識(shí)ufunc函數(shù)ufunc函數(shù)的廣播機(jī)制

認(rèn)識(shí)ufunc函數(shù)ufunc函數(shù)的廣播機(jī)制

認(rèn)識(shí)ufunc函數(shù)ufunc函數(shù)的廣播機(jī)制

認(rèn)識(shí)ufunc函數(shù)ufunc函數(shù)的廣播機(jī)制1掌握NumPy

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數(shù)組對(duì)象ndarray231掌握NumPy矩陣與通用函數(shù)利用NumPy進(jìn)行統(tǒng)計(jì)save函數(shù)是以二進(jìn)制的格式保存數(shù)據(jù)。np.save("../tmp/save_arr",arr)load函數(shù)是從二進(jìn)制的文件中讀取數(shù)據(jù)。np.load("../tmp/save_arr.npy")savez函數(shù)可以將多個(gè)數(shù)組保存到一個(gè)文件中。np.savez('../tmp/savez_arr',arr1,arr2)存儲(chǔ)時(shí)可以省略擴(kuò)展名，但讀取時(shí)不能省略擴(kuò)展名。讀寫文件NumPy文件讀寫主要有二進(jìn)制的文件讀寫和文件列表形式的數(shù)據(jù)讀寫兩種形式save函數(shù)是以二進(jìn)制的格式保存數(shù)據(jù)。np.save(".savetxt函數(shù)是將數(shù)組寫到某種分隔符隔開(kāi)的文本文件中。np.savetxt("../tmp/arr.txt",arr,fmt="%d",delimiter=",")loadtxt函數(shù)執(zhí)行的是把文件加載到一個(gè)二維數(shù)組中。np.loadtxt("../tmp/arr.txt",delimiter=",")genfromtxt函數(shù)面向的是結(jié)構(gòu)化數(shù)組和缺失數(shù)據(jù)。np.genfromtxt(