欢迎访问我的GitHub

https://github.com/zq2599/blog_demos

内容：所有原创文章分类汇总及配套原始码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；

本篇概览

• 欣宸是个Java程序员，最近正在学习Python，本文记录了NumPy库的学习程序，主要用途是作为笔记来总结和温习，另外如果您也是一位初学者，希望本文能给您一些参考；

关于NumPy

• NumPy是Python的一个扩展程序库，支持多维度阵列与矩阵计算，并且对阵列运算提供了大量的数学函式库；
• 今天，咱们就通过实战来了解NumPy最常用的一些功能；

版本

作业系统：macOS Big Sur (11.6)
Anaconda3：2021.05
python：3.7.3
Jupyter Notebook：5.7.8

常规

import numpy as py
print(py.__version__)

• 结果如下：

• 用于生成array的资料源中如果有多种型别的元素，转成NumPy阵列的时候，会统一成精度更高的元素

• NumPy阵列有个dtype属性，用来描述阵列中每个元素的型别：

• 还可以强转：

• 对于嵌套串列，转为NumPy阵列后就是高维阵列：

• 可以用NumPy的arange生成阵列（注意是串列不是迭代器），arange的四个入参分别是：起始、截止、步长、型别：

• 如果知道了起始和截止值，以及均分的数量，那么arange就不合适了，因为它只知道间隔，不知道总数，此时用linspace方法更合适：

• 上述linspace方法的结果是左闭右闭区间，可以增加endpoint=False属性，将结果改成左闭右开区间，此时的其实就是均分成七份，回传前六个元素：

• zero方法也常用到，下面是生成3*4的二维阵列，元素值全是零，注意自变量是元组：

• 如果您觉得元组和括号和函式的括号放在一起不好理解，也可以用以下方式，既shape自变量，这是个阵列：

• ones方法，看名字就知道和zeros方法的区别和相似指出了：构建元素值全是1的阵列：

• zeros_like方法，入参是阵列，作用是构造新阵列，型别和尺寸都参考入引阵列的：

• 有zeros_like，就会有类似的ones_like：

• 类似的还有empty_like，不过它生成的都是未初始化的元素

• 还有个使用的方法full_like，可以指定初始化的值：

• 几个与维度相关的栏位和方法：

• 三位阵列：假设已有二维阵列是35的形状，现在变成三维的，也就是两个35的二维阵列，形状自变量就是(2,3,5)那么写法如下：

• NumPy阵列支持加号操作，结果是阵列中每个元素相加：

• 还可以做平方运算：

• dot方法是点乘，既a的行与b的列，每个元素相乘后再相加，得到的值就是新矩阵的一个元素：

• 除了用阵列的dot做点乘，还可以将两个矩阵物件直接相乘，结果与dot结果一致：

• 另外还要有逆矩阵、转置矩阵、矩阵转阵列的成员变量需要注意：

爱因斯坦求和约定

• 这里不细说爱因斯坦求和约定本身，只聊聊NumPy对该约定的支持，主要是einsum方法的使用：

• 如下图，表达式i->，箭头左侧只有一个字母，表示输入是一维，箭头右侧空空如也，表示降到0维，也就是求和：

• 三维矩阵降为二维矩阵：

• 矩阵转置：

• 还可以输入两个矩阵，做矩阵相乘，注意ij和jk相乘后，变为ik，j维度消失了：

• 上图的ij,jk->ik改成ij,jk->，既结果是零维，矩阵相乘就变成了内积计算：

关于轴

• 约减，即减少元素的数量，以sum方法为例，例如一个2行2列的二维阵列，可以垂直约减，也就是将所有行的同一列相加，最后只剩下一行，也可以水平约减，也就是将所有列的同一行相加，最后只剩一列：
  

• min、max、mean等函式也支持axis自变量，做类似操作（mean是计算平均值）

资料访问

• slice：分片自变量

• transpose：转置二维阵列

• ravel：展平多维阵列，回传值是原值的视图，修改回传值会导致原值被改

• flatten：展平多维阵列，回传值是新的存储器物件，修改回传值不会影响原值

广播

• NumPy的广播，也叫张量自动扩张，在两个阵列实施运算的时候，如果两个阵列形状不同，可以扩充较小阵列来匹配较大阵列的形状

• 一维阵列与单个数字相加的时候，单个数字会被扩充为阵列，值就是它自己：

• 例如52阵列与51阵列相加，5*1的阵列就会自动填充一行，内容是自己的第一行：

高级索引

• 一维阵列，方括号中的方括号，例如a[[3,3,2,1]]，里面的数字代表要取的元素的索引：

• 二维阵列，方括号中的方括号，例如a[[3,3,2,1]]，里面的数字代表要取的行数：

• 二维阵列，[:,[0,0]]表示所有行都访问，但是列只取两个：第0列和第0列，要注意的是第一个逗号，它左边是行信息，右边是列信息：

• 找出符合条件的元素：

堆栈

• 试想两本书可以怎么摆放？ 水平方向平铺（水平堆栈hstack）、垂直方向平铺（垂直堆栈vstack）、两本书竖起来对齐（深度堆栈dstack），如下图所示，类似的，阵列也可以按照这个思路去堆栈：

• hstack、vstack、dstack这三个方法将两个阵列向上图的两本书一样做堆栈，要注意的是入参是元组：

• 这个图比较形象，二维阵列在深度方向堆栈，形成了三维阵列：

• concatenate函式也能实作堆栈功能：

• column_stack：将每个一维阵列作为一列，水平堆栈

• row_stack：将每个一维阵列作为一行，垂直堆栈

分割

• 与堆栈相对应的是分割：水平分割、垂直分割、深度分割

• 先来看水平分割hsplit，就像切竖着西瓜，西瓜在水平方向被分割成几段：

• 垂直分割vsplit就像横着切西瓜，结果是西瓜在垂直方向被分割成几段：

• 以上的操作也可以共split方法辅以axis自变量来实作：

• 深度分割，会在深度的方向切下，假设原有两个二维阵列组成的三维阵列，每个都会被水平分割，这样就变成了四个二维阵列，最终成了两个三维阵列，分割的示意图如下：

• 代码如下：

随机数

• NumPy生成随机数的方法：

• 至此，NumPy常用功能已经体验完毕，这只是对NumPy初步的了解，今后还需要更多的编码才能熟练使用；

你不孤单，欣宸原创一路相伴

1. Java系列
2. Spring系列
3. Docker系列
4. kubernetes系列
5. 数据库+中间件系列
6. DevOps系列

欢迎关注公众号：程序员欣宸

微信搜索「程序员欣宸」，我是欣宸，期待与您一同畅游Java世界...
https://github.com/zq2599/blog_demos