【最牛逼的数据分析模块Numpy!堪比Matlab!数据分析师详解!】

Python与机器学习 徐 自远 901℃

【最牛逼的数据分析模块Numpy!堪比Matlab!数据分析师详解!】

以前总认为Numpy是渣渣,直到深入接触以后才知道功能这么强大。堪比Matlab啊。果然是人生苦短,我用Python。所以本文作为一个记录&笔记,文章内容大多数取自网络以&官网快速入门等(文末有参考链接,如有侵权请联系本人改正),希望可以帮助大家快速入门Numpy。如果你有Matlab基础,那么你能很快看懂本文!!小编推荐大家加一下这个群:103456743这个群里好几千人了!大家遇到啥问题都会在里面交流!而且免费分享零基础入门料资料web开发 爬虫资料一整套!是个非常好的学习交流地方!也有程序员大神给大家热心解答各种问题!很快满员了。欲进从速哦!各种PDF等你来下载!全部都是免费的哦!只为帮助大家快速入门,所以小编在群里等你们过来一起交流学习呢!

创建矩阵

对于Python中的numpy模块,一般用其提供的ndarray对象。 创建一个ndarray对象很简单,只要将一个list作为参数即可。 例如:

矩阵行数列数

按条件截取应用较多的是对矩阵中满足一定条件的元素变成特定的值。 例如将矩阵中大于6的元素变成0。

  • 矩阵的合并也可以通过concatenatef方法。
  • np.concatenate( (a1,a2), axis=0 ) 等价于 np.vstack( (a1,a2) )
  • np.concatenate( (a1,a2), axis=1 ) 等价于 np.hstack( (a1,a2) )

ones、zeros、eye、empty

ones创建全1矩阵 ,zeros创建全0矩阵 ,eye创建单位矩阵 ,empty创建空矩阵(实际有值)

Numpy中的ndarray对象重载了许多运算符,使用这些运算符可以完成矩阵间对应元素的运算。

运算符说明+矩阵对应元素相加-矩阵对应元素相减*矩阵对应元素相乘/矩阵对应元素相除,如果都是整数则取商%矩阵对应元素相除后取余数**矩阵每个元素都取n次方,如**2:每个元素都取平方

矩阵乘法(点乘)

矩阵乘法必须满足矩阵乘法的条件,即第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。 矩阵乘法的函数为 dot 。

矩阵信息获取(如均值等)

最值

获得矩阵中元素最大最小值的函数分别是max和min,可以获得整个矩阵、行或列的最大最小值。

中值

中值指的是将序列按大小顺序排列后,排在中间的那个值,如果有偶数个数,则是排在中间两个数的平均值。中值的函数是median(),调用方法为numpy.median(x,[axis]),axis可指定轴方向,默认axis=None,对所有数取中值。

累积和

某位置累积和指的是该位置之前(包括该位置)所有元素的和。例如序列[1,2,3,4,5],其累计和为[1,3,6,10,15],即第一个元素为1,第二个元素为1+2=3,……,第五个元素为1+2+3+4+5=15。矩阵求累积和的函数是cumsum(),可以对行,列,或整个矩阵求累积和。

加权平均值

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