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【数据分析（一）】初探 Numpy

news 来源：原创 2025/5/9 8:36:59

前言

Numpy是Python的常用开源数值计算扩展库，用于高效存储和处理大型矩阵。本文主要介绍Numpy的数组array的操作及其相关函数的使用。

以下对Numpy库函数的介绍中，已传入的参数为默认值，并且无返回值的函数不会以赋值形式演示。

1. 一维 array 的生成

array(p_object, dtype)：引用一个列表或元组，生成类型为dtype的一维数组
arange(start, stop, step)：生成相当于array(range(start, stop, step))的整数序列
linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype='float64')：生成长度为num，类型为dtype，在[start, stop]上的等差序列；endpoint表示区间右端是否封闭，retstep=True时则返回一个元组(array, step)，即等差数列和步长
empty(shape, dtype='float64')：生成长度为shape，类型为dtype，元素的值全为空值的一维数组
zeros(shape, dtype='float64')：生成长度为shape，类型为dtype，元素的值全为0的一维数组
ones(shape, dtype='float64')：生成*长度为shape，类型为dtype，元素的值**全为1的一维数组
fill(value)：将value转换为原数组的数据类型后，把原数组的元素的值全部填充为value
random.rand(d)：在区间[0, 1)生成随机浮点数，返回长度为d的一维数组
random.randn(d)：生成服从正态分布的随机浮点数，返回长度为d的一维数组
random.randint(low, high, size, dtype='int')：在区间[low, high)生成类型为dtype的随机数，返回长度为size的一维数组

import numpy as np# 引用创建
l = [1, 2, 3, 4]
a = np.array(l, dtype='float')  # [1. 2. 3. 4.]# 整数序列
a = np.arange(1, 10, 2)         # [1 3 5 7 9]# 等差数列
a = np.linspace(1, 10, 4)       # [ 1.  4.  7. 10.]# 全0填充 
a = np.zeros(3, dtype='bool')   # [False False False]# 全1填充
a = np.ones(4, dtype='int')     # [1 1 1 1]# 任意值填充
a.fill(2.5)                     # [2 2 2 2]# 随机浮点数
a = np.random.rand(3)           # [0.39581995 0.13435102 0.31592101]# 随机正态分布值
a = np.random.randn(3)          # [ 1.62916156  0.44159883 -1.85375949]# 随机数
a = np.random.randint(1, 3, 5)  # [1 1 2 1 1]

2. 一维 array 的基本操作

2.1. 查看属性

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4])# 查看类型：即元素的数据类型
print(a.dtype)              # int32# 查看维度
print(a.ndim)               # 1# 查看长度：即元素数目
print(a.size)               # 4# 查看尺寸：返回一个元组，值为对应维度的元素数目
print(a.shape)              # (4,)# 类型转换
# a = np.array(a, dtype='float64')
a = a.astype('float64')     # [1. 2. 3. 4.]

2.2. 花式索引

import numpy as np
a = np.arange(1, 20, 2)
'''[ 1  3  5  7  9 11 13 15 17 19]'''# 索引列表：获取对应索引的元素
print(a[[2, 2, -3, 6, -1]])
'''[ 5  5 15 13 19]'''# 布尔数组：和numpy数组长度相等，获取布尔值为True的对应位置上的元素
print(a[np.array([1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0], dtype='bool')])
'''[ 1  3  7 11 13 17]'''

2.3. 条件筛查

import numpy as np
a = np.arange(1, 20, 2)
'''[ 1  3  5  7  9 11 13 15 17 19]'''# 对数组中的所有元素做条件判断，并在对应位置返回布尔值
print(a > 10)
'''[False False False False False  True  True  True  True  True]'''# 以元组形式，返回所有符合条件的元素的索引
print(np.where(a > 10))
'''(array([5, 6, 7, 8, 9], dtype=int64),)'''# 返回所有符合条件的元素的数组
print(a[a > 10])
print(a[np.where(a > 10)])
'''[11 13 15 17 19]'''

2.4. 数据统计

import numpy as np
a = np.array([-5, -2, 3, 1, 4])'''排列'''
# 正序排列
b = np.sort(a)      # [-5 -2  1  3  4]# 排列后的元素在原数组中的索引
b = np.argsort(a)   # [0 1 3 2 4]'''运算'''
# 应用于所有元素
b = a+1             # [-4 -1  4  2  5]# 应用于对应元素
b = b*a             # [20  2 12  2 20]# 绝对值
abs = np.abs(a)     # [5 2 3 1 4]# 指数
exp = np.exp(a)     # [6.73794700e-03 1.35335283e-01 2.00855369e+01 2.71828183e+00 5.45981500e+01]'''统计'''
# 求和
# s = a.sum()
s = np.sum(a)       # 1# 最小值
# m = a.min()
m = np.min(a)       # -5# 最大值
# M = a.max()
M = np.max(a)       # 4# 均值
# avg = a.mean()
avg = np.mean(a)    # 0.2# 中值
#
mid = np.median(a)  # 1.0# 累计和(前缀和)
cs = np.cumsum(a)   # [-5 -7 -4 -3  1]# 标准差
# std = a.std()
std = np.std(a)     # 3.3105890714493698

3. n 维 array 的生成

array(p_object, dtype)：引用一个由 n个相同长度的列表或元组构成的元组，生成类型为dtype的n维数组
empty((*dn), dtype='float64')：生成尺寸为(d0, d1, ..., dn)，类型为dtype，元素的值全为空值的n维数组
zeros((*dn), dtype='float64')：生成尺寸为(d0, d1, ..., dn)，类型为dtype，元素的值全为0的n维数组
ones((*dn), dtype='float64')：生成尺寸为(d0, d1, ..., dn)，类型为dtype，元素的值全为1的n维数组
fill(value)：将value转换为原数组的数据类型后，把原数组的元素的值全部填充为value
random.rand(*dn)：在区间[0, 1)生成随机浮点数，返回尺寸为(d0, d1, ..., dn)的n维数组
random.randn(*dn)：生成服从正态分布的随机浮点数，返回尺寸为(d0, d1, ..., dn)的n维数组
random.randint(low, high, (*dn), dtype='int')：在区间[low, high)生成类型为dtype的随机数，返回尺寸为(d0, d1, ..., dn)的n维数组

import numpy as np# 引用创建
a = np.array(([1, 2, 3, 4], (5, 6, 7, 8)))
'''
[[1 2 3 4][5 6 7 8]]
'''# 全0填充
a = np.zeros((2, 4))
'''
[[0. 0. 0. 0.][0. 0. 0. 0.]]
'''# 全1填充
a = np.ones((2, 4))
'''
[[1. 1. 1. 1.][1. 1. 1. 1.]]
'''# 任意值填充
a.fill(False)
'''
[[0. 0. 0. 0.][0. 0. 0. 0.]]
'''# 随机浮点数
a = np.random.rand(2, 2)
'''
[[0.11188812 0.83587679][0.98262527 0.79479766]]
'''# 随机正态分布值
a = np.random.randn(2, 2)
'''
[[-0.79453966 -1.5958028 ][ 0.89898492 -0.9779685 ]]
'''# 随机数
a = np.random.randint(1, 10, (2, 4))
'''
[[9 7 3 9][3 7 4 8]]
'''

4. n 维 array 的基本操作

以二维数组为例。

4.1. 查看属性

import numpy as np
a = np.array(([1, 2, 3, 4], (5, 6, 7, 8)))
'''
[[1 2 3 4][5 6 7 8]]
'''# 查看类型
print(a.dtype)              # int32# 查看维度
print(a.ndim)               # 2# 查看数目
print(a.size)               # 8# 查看尺寸
print(a.shape)              # (2, 4)# 对数组所有元素进行运算
a = a+1
'''
[[2 3 4 5][6 7 8 9]]
'''# 两个数组的对应元素进行运算
a = a*(a-1)
'''
[[ 2  6 12 20][30 42 56 72]]
'''

4.2. 查询和切片

import numpy as np
a = np.array(([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]))
'''
[[ 1  2  3  4][ 5  6  7  8][ 9 10 11 12][13 14 15 16]]
'''
print(a)
# 单元查询：对于a[x, y]，x是行索引，y是列索引
print(a[1, 0])              # 5# 单行查询
print(a[1])                 # [5 6 7 8]# 单列查询
print(a[:, 1])              # [ 2  6 10 14]# 连续区域切片
print(a[1:3, 1:3])
'''
[[ 6  7][10 11]]
'''# 离散区域切片
print(a[1::2, 1::2])
'''
[[ 6  8][14 16]]
'''# 不完全索引：只给出行索引范围时，默认对整行切片
print(a[:3])
'''
[[ 1  2  3  4][ 5  6  7  8][ 9 10 11 12]]
'''

与列表不同的是，Numpy数组的切片是对原数组的引用，即它们共同指向一处内存空间，这意味元素的修改会同时作用到数组和它的切片上。可以用copy()方法进行拷贝，申请新的内存。

import numpy as npa = np.array([1, 2, 3, 4])
b = a[1: 3]
b[0] = '0'
print(a)    # [1 0 3 4]a = [1, 2, 3, 4]
b = a[1: 3]
b[0] = '0'
print(a)    # [1, 2, 3, 4]

4.3. 花式索引

花式索引是对原数组的拷贝而非引用。

import numpy as np
a = np.array(([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]))
'''
[[ 1  2  3  4][ 5  6  7  8][ 9 10 11 12][13 14 15 16]]
'''# 索引列表
print(a[[0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3]])
'''[ 1  6 11 16]'''# 布尔数组：需要指定列
mask = np.array([0, 1, 0, 1], dtype='bool')
print(a[mask])
'''
[[ 5  6  7  8][13 14 15 16]]
'''
print(a[mask, 1])   # [ 6 14]
print(a[1, mask])   # [6 8]# 配合切片使用花式索引
print(a[1: 3, [0, 3]])
'''
[[ 5  8][ 9 12]]
'''
'''

4.4. 矩阵

import numpy as np
x = np.array([1, 3, 2, 4, 6, 9])
y = np.array([13, 25, 37, 42, 54, 69])# 相关系数矩阵
cov = np.cov(x, y)
'''
[[  8.56666667  55.        ][ 55.         400.8       ]]
'''# 变形
x = x.reshape(2, 3)
'''
[[1 3 2][4 6 9]]
'''
y.shape = (2, 3)
print(y)                # 原矩阵发生改变
'''
[[13 25 37][42 54 69]]
'''# 转置
# x_T = x.T
x_T = x.transpose()     # 原矩阵不发生改变
'''
[[1 4][3 6][2 9]]
'''# 连接
'''沿行方向，即第一维（默认）'''
# z = np.vstack((x, y))
z = np.concatenate((x, y), axis=0)
'''
[[ 1  3  2][ 4  6  9][13 25 37][42 54 69]]
''''''沿列方向，即第二维'''
# z = np.hstack((x, y))
z = np.concatenate((x, y), axis=1)
'''
[[ 1  3  2 13 25 37][ 4  6  9 42 54 69]]
''''''沿垂直方向，即第三维'''
z = np.array((x, y))
print(z)
'''
[[[ 1  3  2][ 4  6  9]][[13 25 37][42 54 69]]]
'''
z = np.dstack((x, y))
'''
[[[ 1 13][ 3 25][ 2 37]][[ 4 42][ 6 54][ 9 69]]]
'''

【数据分析（一）】初探 Numpy

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编程日记 2025/5/6 19:18:45

基于 Python 和 OpenCV 的人脸识别上课考勤管理系统

博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌ 🍅文末获取源码联系🍅 👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇…...

编程日记 2025/5/6 19:34:58

【c/c++】 windows下调用putty

windows和linux系统存在差异，同样的数据在两边的终端行为都不一样，就很头疼。例如：换行符，win下是\r\n 而linux下是\n 又或者win下使用vi 好在找到了解决方案 1、通过第三方程序GoTTY（支持windows和Linux&#x…...

编程日记 2025/5/6 13:40:52

JVM常见面试题

1.内存泄漏与内存溢出的区别内存泄漏是指不再使用的对象无法得到及时的回收，持续占用内存空间，从而导致系统内存逐渐减少，系统性能下降，最终可能引发内存溢出内存溢出是指程序在运行时需要分配内存，但 JVM 没有足够的内存可以分配（超出可用内存大小），最终导致内存分配…...

编程日记 2025/5/6 11:11:16

手机租赁系统开发解决方案与市场趋势分析

内容概要手机租赁系统开发正如一场技术与商业的双重舞会，双方时而相互辉映，时而却也是一场较量。在这片快速变幻的市场中，了解当前的技术实现与挑战尤为重要。例如，系统架构的选择、数据安全性以及用户体验设计都可能成为企业发…...

编程日记 2025/5/6 16:02:52

基于Qt的OFD阅读器开发原理与实践

摘要本文详细探讨了基于Qt开发OFD阅读器的原理与实践。通过解析OFD文件格式、构建文档结构、实现页面渲染、处理用户交互以及进行性能优化，本文展示了如何使用Qt框架开发一个功能强大、性能优异的OFD阅读器。文章还提供了示例代码和未来发展方向，为开发…...

编程日记 2025/5/6 16:44:46

Redis实现高效的负载均衡算法

1. Redis存储设计我们需要在 Redis 中存储以下信息： 配置列表（List<Config>）：存储所有配置项。总权重：存储所有配置的总权重。当前轮询状态：存储当前的轮询状态（如当前随机值或索引&am…...

编程日记 2025/5/8 21:35:30

spring依赖注入

一、注入方式 1. 构造器注入构造器注入通过构造方法来注入依赖的对象。当Spring容器创建Bean时，会通过构造器来传递依赖对象。这种方式是最推荐的方式，因为它可以确保依赖对象在创建时已经完全注入。示例： Component public class Car…...

编程日记 2025/5/6 3:15:56

流浪猫流浪狗领养PHP网站源码

源码介绍流浪猫流浪狗领养PHP网站源码，适合做猫狗宠物类的发信息发布。当然其他信息发布也是可以的。导入数据库，修改数据库配置/application/database.php 设置TP伪静态，设置运行目录， 后台：/abcd.php/dashboard?…...

编程日记 2025/5/6 8:42:25

ffmpeg 编译遇到的坑

makeinfo: error parsing ./doc/t2h.pm: Undefined subroutine &Texinfo::Config::set_from_init_file called at ./doc/t2h.pm line 24. 编译选项添加： --disable-htmlpages...

编程日记 2025/5/8 0:07:02

灵活运用事务回滚，快捷处理多张数据表格

各位编程宝子们（尤其是对MySQL了解不多的宝子们）在使用关系表处理时，有时候会希望简单一次性解决多张表的数据处理，但又有时候无从下手。其实有时候掌握数据的事务和回滚便可以简单解决这些事情，接下来我将以一个学生信…...

编程日记 2025/5/6 13:08:42

MyBatis 性能优化

1. 引言 1.1 什么是 MyBatis？ MyBatis 是一款流行的 Java 持久层框架，能够将 Java 对象与 SQL 数据库映射起来。与传统的 JDBC 不同，MyBatis 提供了灵活的 SQL 映射功能，使开发者可以专注于业务逻辑，而无需编写冗长的…...

编程日记 2025/5/6 20:01:12

【python基础】python内置函数 zip用法介绍

zip() 是 Python 中非常有用的内建函数，能够将多个可迭代对象（如列表、元组、字符串等）打包成一个迭代器，它将对应位置的元素组合成元组，并返回一个由这些元组组成的迭代器。通常用于并行处理多个可迭代对象。 1. 基本…...

编程日记 2025/5/6 22:57:02

Unity Android AAB包GooglePlay上线备忘

aab GooglePlay要求新上线的App必须使用aab格式提交，在Unity Build Settings中勾选Build App Bundle 选项即可；或者在代码中设置： EditorUserBuildSettings.buildAppBundle true; 安装测试 https://developer.android.com/tools/bundlet…...

编程日记 2025/4/29 20:11:16

基于springboot的课程作业管理系统源码（springboot+vue+mysql）

风定落花生，歌声逐流水，大家好我是风歌，混迹在java圈的辛苦码农。今天要和大家聊的是一款基于springboot的课程作业管理系统。项目源码以及部署相关请联系风歌，文末附上联系信息。项目简介： 可以管理首页、个人中心…...

编程日记 2025/5/8 11:00:22

JVM生产环境常用参数配置及调优建议

一、生产常用参数配置 JAVA_OPTS="-server -Xms4G -Xmx4 -Xmn2G -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45 -XX:ParallelGCThreads=8 -XX:ConcGCThreads=8 -XX:G1HeapRegionSize=16m -XX:MaxGCCount=10 -XX:MetaspaceSize=256m -XX:…...

编程日记 2025/5/6 15:56:14

vue 实现打包并同时上传至服务器端

将 publish_script 及以下文件 upload.server.js 添加到主文件下，与 src 同级别具体操作步骤： 1、安装 npm install scp2 2、将下面两条命令加入至 package.json 的 scripts 中 "upload": "node publish_script/upload.server.js&q…...

编程日记 2025/5/8 17:52:07

深入探索AI核心模型：CNN、RNN、GAN与Transformer

在人工智能的飞速发展中，众多深度学习模型和算法不断涌现，推动了许多领域的进步。特别是在图像识别、自然语言处理、生成建模等方向，AI模型的应用越来越广泛。本文将介绍几种最常用的AI模型，包括卷积神经网络（CNN&…...

编程日记 2025/5/6 19:57:15

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