numpy库函数,python中shape函数的用法？
numpy库函数,python中shape函数的用法？详细介绍
本文目录一览： Python基础 numpy中的常见函数有哪些
有些Python小白对numpy中的常见函数不太了解，今天小编就整理出来分享给大家。
Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。
数组常用函数
1.where()按条件返回数组的索引值
2.take(a,index)从数组a中按照索引index取值
3.linspace(a,b,N)返回一个在(a,b)范围内均匀分布的数组，元素个数为N个
4.a.fill()将数组的所有元素以指定的值填充
5.diff(a)返回数组a相邻元素的差值构成的数组
6.sign(a)返回数组a的每个元素的正负符号
7.piecewise(a,[condlist],[funclist])数组a根据布尔型条件condlist返回对应元素结果
8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引
改变数组维度
a.ravel(),a.flatten():将数组a展平成一维数组
a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):将数组a转换成m*n维数组
a.transpose,a.T转置数组a
数组组合
1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)将数组a,b沿水平方向组合
2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)将数组a,b沿竖直方向组合
3.row_stack((a,b))将数组a,b按行方向组合
4.column_stack((a,b))将数组a,b按列方向组合
数组分割
1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)将数组a沿垂直方向分割成n个数组
2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)将数组a沿水平方向分割成n个数组
数组修剪和压缩
1.a.clip(m,n)设置数组a的范围为(m,n),数组中大于n的元素设定为n,小于m的元素设定为m
2.a.compress()返回根据给定条件筛选后的数组
数组属性
1.a.dtype数组a的数据类型
2.a.shape数组a的维度
3.a.ndim数组a的维数
4.a.size数组a所含元素的总个数
5.a.itemsize数组a的元素在内存中所占的字节数
6.a.nbytes整个数组a所占的内存空间7.a.astype(int)转换a数组的类型为int型
数组计算
1.average(a,weights=v)对数组a以权重v进行加权平均
2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)数组a的均值、最大值、最小值、中位数、方差、标准差
3.a.prod()数组a的所有元素的乘积
4.a.cumprod()数组a的元素的累积乘积
5.cov(a,b),corrcoef(a,b)数组a和b的协方差、相关系数
6.a.diagonal()查看矩阵a对角线上的元素7.a.trace()计算矩阵a的迹，即对角线元素之和
以上就是numpy中的常见函数。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。
NumpyPandas高效函数学生必看
NumPy、Pandas 中的高效函数!
NumPy、Pandas中的高效函数
Numpy是Python环境下的扩展程序库， 支持大量的维度数组
和矩阵运算； Pandas也是Python环境下的数据操作和分析
软件包，以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发
挥着重要作用， 如果没有Numpy和Pandas的支持， 数据分
析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什
么办法可以帮助到我们吗?
给你介绍一下Numpy和Pandas函数， 这些高效的函数会令
数据分析更为容易、便捷。
Numpy的6种高效函数
Numpy是用于科学计算的Python语言扩展包， 通常包含强大
的N维数组对象、复杂函数、用于整合C/C++和Fortran代
码的工具以及有用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成能力。
除了上面这些明显的用途， Numpy还可以用作通用数据的高效
多维容器(container) ， 定义任何数据类型。这使得Numpy
能够实现自身与各种数据库的无缝、快速集成。
接下来一一解析6种Numpy函数。
NumPy、Pandas中的高效函数
arg partition()
借助于arg partition() ， Numpy可以找出N个最大数值的索
引，也会将找到的这些索引输出。然后我们根据需要对数值进行
排序。
all close()
all close() 用于匹配两个数组， 并得到布尔值表示的输出。如果
在一个公差范围内(within a tolerance) 两个数组不等同，
则all close() 返回False。该函数对于检查两个数组是否相似
非常有用。
clip()
Clip() 使得一个数组中的数值保持在一个区间内。有时， 我们需
要保证数值在上下限范围内。为此， 我们可以借助Numpy的
clip() 函数实现该目的。给定一个区间， 则区间外的数值被剪切
至区间上下限(interval edge) 。
NumPy、Pandas中的高效函数
extract()
顾名思义， extract() 是在特定条件下从一个数组中提取特定元
素。借助于extract() ， 我们还可以使用and和or等条件。
where()
Where() 用于从一个数组中返回满足特定条件的元素。比如， 它
会返回满足特定条件的数值的索引位置。Where() 与SQL中使
用的where condition类似
percentile()
Percentile() 用于计算特定轴方向上数组元素的第n个百分位
数。
这就是Numpy扩展包的6种高效函数， 相信会为你带来帮助。
Pandas数据统计包的6种高效函数
Pandas也是一个Python包， 它提供了快速、灵活以及具有
显著表达能力的数据结构，旨在使处理结构化(表格化、多维、异
构)和时间序列数据变得既简单又直观。
Pandas适用于以下各类数据：
NumPy、Pandas中的高效函数
具有异构类型列的表格数据， 如SQL表或Excel表；
有序和无序(不一定是固定频率)的时间序列数据；
带有行/列标签的任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型)；
其他任意形式的统计数据集。事实上，数据根本不需要标记就可
以放入Pandas结构中。
Pandas擅长处理的类型如下所示：
Pandas也是一个Python包， 它提供了快速、灵活以及具有
显著表达能力的数据结构，旨在使处理结构化(表格化、多维、异
构)和时间序列数据变得既简单又直观。
Pandas适用于以下各类数据：
容易处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据(用NaN表示
)；
大小可调整性：可以从Data Frame或者更高维度的对象中插入
或者是删除列；
显式数据可自动对齐：对象可以显式地对齐至一组标签内，或者用
户可以简单地选择忽略标签， 使Series、Data Frame等自动
对齐数据；
NumPy、Pandas中的高效函数
灵活的分组功能，对数据集执行拆分-应用-合并等操作，对数据进
行聚合和转换；
简化将数据转换为Data Frame对象的过程， 而这些数据基本是
Python和NumPy数据结构中不规则、不同索引的数据；
基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定；
更加直观地合并以及连接数据集；
更加灵活地重塑、转置(pivot) 数据集；
轴的分级标记(可能包含多个标记)；
具有鲁棒性的IO工具， 用于从平面文件(CSV和delimited)
Excel文件、数据库中加在数据， 以及从HDF 5格式中保存
|加载数据；
时间序列的特定功能：数据范围的生成以及频率转换、移动窗口统
计、数据移动和滞后等。
read_csv(nrows=n)
大多数人都会犯的一个错误是， 在不需要.csv文件的情况下仍会
完整地读取它。如果一个未知的.csv文件有10GB， 那么读取整
个.csv文件将会非常不明智， 不仅要占用大量内存， 还会花很多
时间。我们需要做的只是从.csv文件中导入几行， 之后根据需要
继续导入。
NumPy、Pandas中的高效函数
map()
map() 函数根据相应的输入来映射Series的值。用于将一个
Series中的每个值替换为另一个值， 该值可能来自一个函数、也
可能来自于一个dict或Series。
apply()
apply() 允许用户传递函数， 并将其应用于Pandas序列中的
每个值。
is in)
Is in() 用于过滤数据帧。Is in() 有助于选择特定列中具有特定
(或多个)值的行
copy()
Copy() 函数用于复制Pandas对象。当一个数据帧分配给另
一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧
的值也将发生更改。为了防止这类问题， 可以使用copy() 函数
select_d types()
select_d types() 的作用是， 基于d types的列返回数据帧列
的一个子集。这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类
型的列，亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。
最后， pivot_table() 也是Pandas中一个非常有用的函数。
如果对pivot_table() 在excel中的使用有所了解， 那么就非
常容易上手了。
numpy中的range()函数有什么用处？
range函数括号内的三个参数分别表示起始值、终止值和步长。
1、起始值：第一个参数指定序列的起始值。默认情况下，起始值为0。如果指定了起始值，则序列将从指定值开始。range(1, 10, 2)将会生成序列[1, 3, 5, 7, 9]。它从1开始，每次增加2，直到9（不包括9）停止。这个函数在循环和列表推导式中非常有用。
2、终止值：第二个参数指定序列的终止值。这是必须指定的参数。终止值不包含在序列中，所以如果想要生成包括终止值在内的序列，需要在参数中加上1。
3、步长：第三个参数指定序列的步长大小。默认情况下，步长为1。步长是每个相邻值之间的差值，它控制了序列中的数值之间的跨度。如果步长为正数，则序列将逐渐递增；如果步长为负数，则序列将逐渐递减。range函数不会将整个序列存储在内存中，而是在每次循环时逐个产生出来。
range函数的用法举例：
1、begin：范围起始，从start这个数开始计数并且包括start。默认从0开始，range(3)就是range(0.3)。end：范围结束计数从end结束，但是不包括end这个数。比如range(1.4)就是(123)并没有4。step：步长，默认为1。range(2.6)就是range(261)。返回值为迭代对象。
2、假设需要生成一个序列从 1 到 100 之间的所有能被 7 整除的数字，可以使用以下代码：numbers = range(7, 101, 7)。在此代码中，括号内的三个参数分别表示起始值为 7，终止值为 101，步长为 7。range() 函数会按步长为 7 逐个生成数列中符合条件的数字，并保存在变量 numbers 中。
3、在使用 range() 函数时，括号中不能包含小数点，若需要生成小数的序列，需要使用其他方法来实现，例如使用 numpy 库的 linspace() 函数。range() 函数非常便于生成序列，可用于迭代、循环以及列表推导式等场景，也是 Python 编程中的基本工具之一。
numpy如何获取数据函数？
如以下Python程序：
# 准备 X 轴的数据, 0~10分成90段
x = np.linspace(0, 10, 100)
# y1、y2 设置函数并绑定数据
y1 = np.sin(x)
y2 = np.tan(x)
在 NumPy 中，可以使用不同的函数获取数组中的数据。
使用索引获取单个元素或者子数组中的元素
可以使用方括号 [] 加索引的方式获取单个元素或者子数组中的元素，例如：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a[2]) # 输出 3，获取数组中索引为 2 的元素
print(a[1:4]) # 输出 [2 3 4]，获取数组中索引为 1 到 3 的元素
使用数组中的函数
可以使用数组对象自带的函数获取数组中的数据，例如：
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(np.sum(a)) # 输出 21，计算数组中所有元素的和
print(np.max(a)) # 输出 6，获取数组中的最大值
print(np.argmax(a)) # 输出 5，获取数组中最大值的索引，此处为一维数组展开后的索引
print(np.unravel_index(np.argmax(a), a.shape)) # 输出 (1, 2)，获取数组中最大值的索引，此处为二维数组中的索引
使用 NumPy 提供的函数
NumPy 还提供了很多函数可以用来获取数据，例如：
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3, 4)
print(np.sum(a, axis=0)) # 输出 [12 15 18 21]，计算数组每列元素的和
print(np.mean(a, axis=1)) # 输出 [1.5 5.5 9.5]，计算数组每行元素的平均值
print(np.std(a)) # 输出 3.452052529534663, 计算数组元素的标准差
以上是获取数组中数据的一些基本方式，具体应该根据实际情况选择合适的方法。
python基础2：随机数生成—random模块、numpy中的random函数
在Python中可以用于随机数生成的有两种主要途径，一是random模块，另一个是numpy库中random函数。
在我们日常使用中，如果是为了得到随机的单个数，多考虑random模块；如果是为了得到随机小数或者整数的矩阵，就多考虑numpy中的random函数,当然numpy也可以的到随机的单个数
一、random模块 二、numpy库中random函数
random模块中将近有7个函数都是可以用来生成随机数的:
作用：随机生成一个 [0,1) 的浮点数
作用：随机生成一个 [a,b) 的浮点数
作用：随机生成一个 [a,b] 的整数
作用：从列表，元组，字符串、集合（可用于for循环的数据类型）中随机选择一个元素
作用：在生成的
这样的一个整数序列中随机选择一个数
作用：打乱一个列表的元素顺序
从序列population中随机取出k个数；population的类型可以是列表、元组、集合、字符串；
在Numpy库中，常用使用np.random.rand()、np.random.randn()和np.random.randint()随机函数。
作用：返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值
备注：标准正态分布是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。对应的正态分布曲线如下所示，即
作用：使用方法与np.random.randn()函数相同 ，通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1)，不包括1
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l') 输入： low—–为最小值 high—-为最大值 size—–为数组维度大小 dtype—为数据类型，默认的数据类型是np.int。
作用： 返回随机整数或整型数组，范围区间为[low,high），包含low，不包含high； high没有填写时，默认生成随机数的范围是[0，low
np.random.random([size]) 作用：生成[0,1)之间的浮点数,与np.random.rand()功能类似
np.random.choice(a,[ size, replace, p])
参考文档1： 【python】numpy之random库简单的随机数据生成.rand()、.randint()、.randn()、.random()等（一） 参考文档2： Python中随机数的生成 参考文档3： numpy.random模块常用函数
终于写完了，我以为它很简单的………………预计1小时，结果写了2.5小时
numpy通用函数
函数 描述 np.abs 绝对值 np.sqrt 开根 np.square 平方 np.exp 计算指数(e^x) np.log，np.log10，np.log2，np.log1p 求以e为底，以10为低，以2为低，以(1+x)为底的对数 np.ceil 向上取整，比如5.1会变成6，-6.9会变成-6 np.floor 向下取整，比如5.9会变成5，-6.1会变成-7 np.rint，np.round 四舍六入五成偶 np.modf 将整数和小数分隔开来形成两个数组 np.isnan 判断是否是nan np.isinf 判断是否是inf np.cos，np.cosh，np.sin，np.sinh，np.tan，np.tanh 三角函数
有两个自变量的函数 函数 描述 np.add 加法运算（即1+1=2），相当于+ np.subtract 减法运算（即3-2=1），相当于- np.negative 负数运算（即-2），相当于加个负号 np.multiply 乘法运算（即2 3=6），相当于 np.divide 除法运算（即3/2=1.5），相当于/ np.floor_divide 取整运算，相当于// np.mod 取余运算，相当于% greater,greater_equal,less,less_equal,equal,not_equal >,>=,<,<=,=,!=的函数表达式 logical_and &的函数表达式 logical_or \
上述inf代表无穷数，以下是nan和inf表述
nan与inf介绍 nan：not a number 表示不是一个数字，属于浮点类。 inf：np.inf 表示正无穷，-np.inf表示负无穷，属于浮点类。 NaN特点 nan与inf都是float类型
两个nan是不相等的np.nan == np.nan # False np.nan与任何数值计算都是nan np.nan与任何值计算都是nan所以在运算时，会带来较大的误差。一般我们都会将其处理掉。
如何处理nan 直接删除缺失值所在行，但是当数据量较小时，这样处理会有影响整体的数据。更优雅的做法，是当求和时，将np.nan处理为0；当求均值时，将np.nan处理为非nan的均值。
方法 描述 sum 沿着轴向计算所有元素的累和，0长度的数组，累和为0 mean 数学平均，0长度的数组平均值为NaN max,min 最大值和最小值 argmax,argmin 最大值和最小值的位置 std，var 标准差和方差 ptp 极值 cumsum 从0开始元素累积和 median 中值
索引变成序列，按序列标号序列进行排序
Numpy 创建数组的常用函数
用来创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组
shape 数组形状 dtype 数据类型，可选 order 有"C"和"F"两个选项,分别代表，行优先和列优先，在计算机内存中的存储元素的顺序
注意： 数组元素为随机值，因为它们未初始化
创建指定大小的数组，数组元素以 0 来填充
创建指定形状的数组，数组元素以 1 来填充
从已有的数组创建数组
a 任意形式的输入参数，可以是，列表, 列表的元组, 元组, 元组的元组, 元组的列表，多维数组 dtype 数据类型，可选 order 可选，有"C"和"F"两个选项,分别代表，行优先和列优先，在计算机内存中的存储元素的顺序
用于实现动态数组，接受 buffer 输入参数，以流的形式读入转化成 ndarray 对象
buffer 可以是任意对象，会以流的形式读入。 dtype 返回数组的数据类型，可选 count 读取的数据数量，默认为-1，读取所有数据。 offset 读取的起始位置，默认为0
注意： buffer 是字符串的时候，Python3 默认 str 是 Unicode 类型，所以要转成 bytestring 在原 str 前加上 b
从可迭代对象中建立 ndarray 对象，返回一维数组
iterable 可迭代对象 dtype 返回数组的数据类型 count 读取的数据数量，默认为-1，读取所有数据
根据 start 与 stop 指定的范围以及 step 设定的步长，生成一个 ndarray
start 起始值，默认为0 stop 终止值（不包含） step 步长，默认为1 dtype 返回ndarray的数据类型，如果没有提供，则会使用输入数据的类型
用于创建一个一维数组，数组是一个等差数列构成的
start 序列的起始值 stop 序列的终止值，如果endpoint为true，该值包含于数列中 num 要生成的等步长的样本数量，默认为50 endpoint 该值为 ture 时，数列中中包含stop值，反之不包含，默认是True。 retstep 如果为 True 时，生成的数组中会显示间距，反之不显示。 dtype ndarray 的数据类型
用于创建一个于等比数列
start 序列的起始值为：base ** start stop 序列的终止值为：base ** stop。如果endpoint为true，该值包含于数列中 num 要生成的等步长的样本数量，默认为50 endpoint 该值为 ture 时，数列中中包含stop值，反之不包含，默认是True。 base 对数 log 的底数。 dtype ndarray 的数据类型
Python知识求助
在Python中，给定函数 y = np.sin(4*np.pi*x) * np.exp(-5*x)，它代表的是一个由正弦函数和指数函数相乘而成的函数。
具体来说，这个函数的表达式是 y = sin(4πx) * exp(-5x)，其中 x 是自变量，而 y 是因变量。
np.sin(4*np.pi*x) 代表正弦函数：这部分函数表示一个频率为 4π 的正弦波。乘以 x 可以使其在 x 轴上进行水平平移，通过调整 x 的取值范围可以控制正弦波的周期。
np.exp(-5*x) 代表指数函数：这部分函数表示一个以 e 为底数，指数为 -5x 的指数函数。指数函数的特点是在 x 轴上递减。
将这两部分函数相乘，即 y = np.sin(4*np.pi*x) * np.exp(-5*x)，得到的函数是一个由正弦波和指数函数相乘而成的复合函数。这种组合可以导致在某些区域内产生振荡和在另一些区域内递减。整体的形状取决于正弦函数和指数函数的权重和相互作用。
如果需要对这个函数进行可视化，可以使用Matplotlib等绘图库，将函数的自变量范围设定好后，通过画图来观察函数的图像。
函数 y = np.sin(4*np.pi*x) * np.exp(-5*x) 是一个由正弦函数和指数函数组合而成的函数。它的形式是将正弦函数 np.sin(4*np.pi*x) 的振幅与指数函数 np.exp(-5*x) 的衰减相乘得到的。
具体来说，正弦函数 np.sin(4*np.pi*x) 表示了在 x 轴上以周期为 2π/4 = π/2 的频率进行振荡的波形。频率是通过对自变量 x 进行缩放调整得到的，这里通过乘以 4*np.pi 增大了频率。
而指数函数 np.exp(-5*x) 则表示了随着自变量 x 的增大，函数值以指数形式衰减的特性。指数函数中的系数 -5 控制了衰减速度，较大的负系数意味着衰减得越快。
因此，函数 y = np.sin(4*np.pi*x) * np.exp(-5*x) 的整体特点是在一个振动的基础上逐渐衰减。具体的形状和特性，如振幅、频率和衰减速度等，会根据 x 的取值范围和具体的函数参数而有所变化。
这是一个使用NumPy库来定义的函数。让我一步步为你解释这个函数的含义和用法。
首先，你需要导入NumPy库才能使用其中的函数和数学运算。可以使用以下语句导入NumPy库：
import numpy as np
接下来，函数的定义是：
y = np.sin(4*np.pi*x) * np.exp(-5*x)
这个函数涉及到两个NumPy库中的函数：np.sin()和np.exp()。让我们逐个解释每个部分的含义：
np.sin()：这是NumPy库中的正弦函数，用于计算给定角度的正弦值。在函数中，它计算了 (4*np.pi*x) 的正弦值。
np.exp()：这是NumPy库中的指数函数，用于计算给定数值的指数值。在函数中，它计算了 -5*x 的指数值。
在这个函数中，首先将x作为输入参数传递给np.sin()和np.exp()函数，然后将这两个结果相乘得到最终的y值。
总结起来，这个函数定义了一个数学模型，用于计算y值，其中x是输入参数。它的具体形式是正弦函数和指数函数的乘积。通过改变x的值，你可以计算出相应的y值，这取决于x的取值范围和步长。
python中shape函数的用法？
去CSDN查
在Python中，shape函数是一个Numpy库中的函数，用于获取数组的维度大小。shape函数的用法如下：
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
shape = np.shape(arr)
print(shape)
输出：(2, 3)
arr是一个2行3列的二维数组，使用shape函数获取到的shape为(2, 3)，表示这个数组在第一个维度上有2个元素，在第二个维度上有3个元素。
Numpy中的mean函数
numpy.mean ( a , axis=None , dtype=None , out=None , keepdims=
)
算术平均值是沿着轴的元素之和除以元素个数。
请注意，对于浮点数输入，使用跟输入值具有的相同精度计算平均值。 根据输入数据，这可能导致结果不准确，尤其是对于 float32 （参见下面的示例）。 使用 dtype 关键字指定更高精度的累加器可以缓解此问题。
默认情况下，使用 float32 中间函数计算得出 float16 结果以获得额外的精度。
在单精度中，均值可能不准确：
用 float64 来计算均值更加准确：