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数据的纬度
一维数据：列表和集合类型
二维数据：列表类型
多维数据：列表类型
高维数据：字典类型或数据表示格式，如json、xml、yaml
维度：一组数据的组织形式
列表和数组：一组数据的有序结构
Numpy
Numpy介绍
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NumPy是一个开源的Python科学计算基础库，包含：
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一个强大的N维数组对象ndarray
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广播功能函数
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整合C/C++/Fortran代码的工具
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线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能
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NumPy是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库的基础
模块导入：
import numpy as np N维数组对象：ndarray
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数组对象可以去掉元素间运算所需的循环，使一维向量更像单个数据
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设置专门的数组对象，经过优化，可以提升这类应用的运算速度————科学计算中，一个维度所有数据的类型往往相同
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数组对象采用相同的数据类型，有助于节省运算和存储空间
ndarray实例
- ndarray是一个多维数组对象，由两部分构成：
- 实际的数据
- 描述这些数据的元数据（数据维度、数据类型等）
- ndarray数组一般要求所有元素类型相同（同质），数组下标从0开始
ndarray对象的属性
#属性&说明 .ndim #秩，即轴的数量或维度的数量 .shape #ndarray对象的尺度，对于矩阵，n行m列 .size #ndarray对象元素的个数，相当于.shape中n*m的值 .dtype #ndarray对象的元素类型 .itemsize #ndarray对象中每个元素的大小，以字节为单位
ndarray的元素类型
ndarray数组的创建方法
- 从Python中的列表、元组等类型创建ndarray数组
- 使用NumPy中函数创建ndarray数组，如：arange, ones, zeros等
- 从字节流（raw bytes）中创建ndarray数组
- 从文件中读取特定格式，创建ndarray数组
通过列表创建ndarray:
使用函数创建ndarray:
#函数&说明 np.arange(n) #类似range()函数，返回ndarray类型，元素从0到n-1 np.ones(shape) #根据shapes生成一个全l数组，shape是元组类型 np.zeros(shape) #根据shape生成一个全数组，shape是元组类型 np.full(shape,val) #根据shape:生成一个数组，每个元素值都是val np.eye(n) #创建一个正方的n*n单位矩阵，对角线为1，其余为0 ndarray数组的变换:
对于创建后的ndarray数组，可以对其进行维度变换和元素类型变换
#方法&说明 .reshape(shape) #不改变数组元素，返回一个shape形状的数组，原数组不变 .resize(shape) #与.reshape()功能一致，但修改原数组 .swapaxes(ax1,ax2) #将数组n个维度中两个维度进行调换 .flatten() #对数组进行降维，返回折叠后的一维数组，原数组不变
数组的索引和切片
- 索引：获取数组中特定位置元素的过程
- 切片：获取数组元素子集的过程
一维数组的索引和切片
多维数组索引
多维数组切片
ndarray数组的运算
NumPy一元函数:
#函数&说明 np.abs(x) np.fabs(x)#计算数组各元素的绝对值 np.sqrt(x)#计算数组各元素的平方根 np.square(x)#计算数组各元素的平方 np.log(x) np.1og10(x) np.1og2(x)#计算数组各元素的自然对数、10底对数和2底对数 np.ceil(x) np.floor(x)#计算数组各元素的ceiling值或f1oor值 np.rint(x)#计算数组各元素的四舍五入值 np.modf(x)#将数组各元素的小数和整数部分以两个独立数组形式返回 np.cos(x)np.cosh(x) np.sin(x)np.sinh(x)#计算数组各元素的普通型和双曲型三角函数 np.tan(x)np.tanh(x) np.exp(x)#计算数组各元素的指数值 np.sign(x)#计算数组各元素的符号值，1(+)，0，-1(-) NumPy二元函数:
#函数&说明 + - * / ** #两个数组各元素进行对应运算 np.maximum(x,y) np.fmax() np.minimum(x,y) np.fmin() #元素级的最大值/最小值计算 np.mod(x,y) #元素级的模运算 np.copysign(x,y) #将数组y中各元素值的符号赋值给数组x对应元素 >< >= <= == != #算术比较，产生布尔型数组 Numpy数据存取:
csv格式:
np.savetxt(frame,array,fmt='%.18e',delimiter=None) - frame：文件、字符串或产生器，可以是.gz或.bz2的压缩文件
- array:存入文件的数组
- fmt:写入文件的格式，例如：%d%.2f%.18e
- delimiter:分割字符串，默认是任何空格
其他：
np.loadtxt(frame,dtype=np.float,delimiter=None, unpack=False) - frame:文件、字符串或产生器，可以是.gz或.bz2的压缩文件
- dtype:数据类型，可选
- delimiter:分割字符串，默认是任何空格
- unpack:如果True,读入属性将分别写入不同变量
其他：
a.tofile(frame, sep='', format='%s') np.fromfile(frame, dtype=float, count=‐1, sep='') numpy随机数函数子库:
np.random.* #函数&说明 rand(d0,d1,..,dn) #根据d0-dn创建随机数数组，浮点数，[0,1)，均匀分布 randn(d0,d1,..,dn) #根据d0-dn创建随机数数组，标准正态分布 randint(low[,high,shape]) #根据shapet创建随机整数或整数数组，范围是[low,high) seed(s) #随机数种子，s是给定的种子值 shuffle(a) #根据数组a的第1轴进行随排列，改变数组× permutation(a) #根据数组a的第1轴产生一个新的乱序数组，不改变数组x choice(a[,size,replace,p]) #从一维数组a中以概率p抽取元素，形成size形状新数组 replace表示是否可以重用元素，默认为False uniform(low,high,size) #产生具有均匀分布的数组，low起始值，high结束值，size形状 normal(loc,scale,size) #产生具有正态分布的数组，loc均值，scale标准差，size形状 poisson(lam,size) #产生具有泊松分布的数组，lam随机事件发生率，size形状 numpy统计函数:
np.* #函数&说明 sum(a,axis=None) #根据给定轴axis计算数组a相关元素之和，axis整数或元组 mean(a,axis=None) #根据给定轴axis计算数组a相关元素的期望，axis整数或元组 average(a,axis=None,weights=None) #根据给定轴axis计算数组a相关元素的加权平均值 std(a,axis=None) #根据给定轴axis计算数组a相关元素的标准差 var(a,axis=None) #根据给定轴axis计算数组a相关元素的方差 min(a) max(a) #计算数组a中元素的最小值、最大值 argmin(a) argmax(a) #计算数组a中元素最小值、最大值的降一维后下标 unravel_index(index,shape) #根据shape?将一维下标index转换成多维下标 ptp(a) #计算数组a中元素最大值与最小值的差 median(a) #计算数组a中元素的中位数（中值） numpy替换函数:
- np.where(condition, x, y) ——满足条件(condition)，输出x，不满足输出y。
- 只有条件 (condition)，没有x和y，则输出满足条件 (即非0) 元素的坐标 (等价于numpy.nonzero)
numpy数据存取
CSV文件
np.loadtxt() np.savetxt() 多维数据存取
a.tofile() np.fromfile() np.save() np.savez() np.load() 随机函数
np.random.rand() np.random.randn() np.random.randint() np.random.seed() np.random.shuffle() np.random.permutation() np.random.choice() 原创作者：孤飞-博客园
原文链接：https://ranxi2001.github.io/posts/13140.html
