当我们准备把机器学习的各种算法使用python语言落地实现时，有一个工具我们一定要使用，那就是numpy。因为numpy底层使用C++实现，利用了CPU或者GPU的SIMD技术，使得numpy的矩阵运算比python本身自带的list数据结构运算高效很多，特别是在处理大数据时，其优势更是明显。本文主要介绍numpy的基本使用方法，更多高级用法大家可以参考numpy官方文档
一、numpy的安装及导入
安装：命令行中输入以下代码
pip3 install numpy
导入：为了简便，这里使用np作为numpy的缩写
import numpy as np
二、新建矩阵以及numpy矩阵的属性
新建矩阵：使用array函数，传入一个list
numpy矩阵属性含义：
ndim：矩阵的维数
shape：矩阵的形状（每一个维度上的size）
size：矩阵的大小（第一个维度上的size）
array = np.array([[1, 2, 3],
[2, 3, 4]])print('dim:', array.ndim)# 输出 dim: 2print('shape:', array.shape)# 输出 shape: (2, 3)print('size:', array.size)# 输出 size: 6三、创建不同类型的基本矩阵
array：根据传入的list创建矩阵
zeros：根据传入的shape创建一个零矩阵（每个元素都为零）
empty：根据传入的shape创建一个几乎为零的矩阵（每个元素都几乎为零）
arange：
三个参数时：
第一个参数表示起始值，第二个参数表示结尾值，第三个参数表示增长值
一个参数时：
相当于起始值为0，结尾值为该参数，增长值为1
linspace：第一个参数表示起始值，第二个参数表示结束值，第三个参数表示要分成份数
random.random：根据传入的shape生成一个随机矩阵，每一个元素的值都是随机数
（参数dtype用来定义矩阵元素的存储类型，reshape函数，将矩阵按照传入的shape调整矩阵形状）
a = np.array([[2, 33, 55], [3, 9, 13]], dtype=np.float32)# array([[ 2., 33., 55.],# [ 3., 9., 13.]], dtype=float32)b = np.zeros((3, 4), dtype=np.int64)# array([[0, 0, 0, 0],# [0, 0, 0, 0],# [0, 0, 0, 0]])c = np.empty((3, 4))# array([[ 0.00000000e+000, 0.00000000e+000, 2.12397093e-314, 2.12524611e-314],# [ 2.14770623e-314, 2.12331478e-314, 2.12331472e-314, 2.12400038e-314],# [ 2.12400043e-314, 2.14741897e-314, 2.13926764e-314, 2.14770776e-314]])d = np.arange(3, 9, 1)# array([3, 4, 5, 6, 7, 8])e = np.arange(12).reshape((3, 4))# array([[ 0, 1, 2, 3],# [ 4, 5, 6, 7],# [ 8, 9, 10, 11]])f = np.linspace(1, 21, 10).reshape((5, 2))# array([[ 1. , 3.22222222],# [ 5.44444444, 7.66666667],# [ 9.88888889, 12.11111111],# [ 14.33333333, 16.55555556],# [ 18.77777778, 21. ]])g = np.random.random((3, 4))# array([[ 0.17233778, 0.46768354, 0.14473541, 0.02593317],# [ 0.77383741, 0.71766547, 0.90690193, 0.83787435],# [ 0.76650035, 0.21221298, 0.61345672, 0.51163584]])
四、矩阵的基本运算
矩阵的基本运算有 加(+)、减(-)、乘(*)、除(/)、乘方(**)、是否等于(==或者!=)、点乘(dot)
a = np.array([10, 20, 30, 40])
b = np.arange(1, 5, 1)print('sum = \t', a + b)print('diff = \t', a - b)print('prod = \t', a * b)print('divi = \t', a / b)print('pow = \t', a ** 3)print('!= = \t', a != 10)print('dot = \t', np.dot(a, b))print('dot = \t', a.dot(b))五、矩阵的高级运算
求和(sum)、最大值(max)、最小值(min)、最大索引值(argmax)、最小索引值(argmin)、加权平均(average)、累加值(cumsum)、差值(diff)、非零元素索引值(nonzero)、排序(sort)、转置(transpose或者T)、修剪(clip)、平均值(mean)
（参数：axis=0表示纵向，axis=1表示横向）
c = np.arange(12, 0, -1).reshape((3, 4))print(c)# axis=1每一行 axis=0每一列print('sum = \t', np.sum(c, axis=1))print('max = \t', np.max(c, axis=0))print('min = \t', np.min(c, axis=0))print('argmax = \t', np.argmax(c))print('argmin = \t', np.argmin(c))print('average = \t', np.average(c))print('cumsum = \t', np.cumsum(c))print('diff = \t', np.diff(c))print('nonzero = \t', np.nonzero(c))print('sort = \t', np.sort(c))print('transpose = \t', np.transpose(c))print('c.T = \t', c.T)print('clip = \t', np.clip(c, 5, 9))print('mean = \t', np.mean(c, axis=1))六、矩阵的合并
vstack 纵向合并
hstack 横向合并
concatenate 通过指定axis参数的值决定是纵向合并还是横向合并
# newaxis 加一个维度A = np.array([1, 1, 1])[np.newaxis,:] B = np.array([2, 2, 2])[np.newaxis,:]# vertial 纵向合并print(np.vstack((A, B)))# horizontal 横向合并print(np.hstack((A, B)))# axis=0 纵向 axis=1 横向C = np.concatenate((A, B, B, A), axis=0)print(C)
七、矩阵的分割
vsplit 纵向分割
hsplit 横向分割
split 通过指定axis参数的值决定是纵向分割还是横向分割
A = np.arange(1, 13, 1).reshape((3, 4))print(A)# axis=0 纵向分割 axis=1 横向分割# 等项分割print(np.split(A, 2, axis=1))# 不等项分割print(np.array_split(A, 3, axis=1))# vsplit(axis=0), hsplit(axis=1)print(np.vsplit(A, 3))print(np.hsplit(A, 2))
八、矩阵的浅拷贝与深拷贝
= 浅拷贝，只是拷贝了引用
copy() 深拷贝
# 浅拷贝 只是拷贝了引用 A = np.array([1, 2, 3]) B = A A[0] = 99 print(A) print(B) # 深拷贝 B = A.copy() A[0] = 88 print(A) print(B)
作者：大雄的学习人生
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