NnmPy

这是一篇关于NnmPy的思维导图，主要内容有两种基本对象、优势、随机数、两种基本的数据类型。

NumPy

• 两种基本对象
  • 多维数组(ndarray)
    • 数组下标也是从零开始
    • 数组的属性
      • ndim 表示数组维度
      • shape 表示数组的尺寸，形状为（n,m）
      • size 表示数组的元素总数
      • dtype 描述数组中元素的类型
      • itemsize 表示数组中每个元素的大小
    • 创建数组
      • 函数array(odject,dtype,ndmin)
        • 创建一维或多维数组
        • object : 接收，表示想要创建数组
        • dtype :接收，表示数组所需要的数据类型
        • ndimn :是唯一需要的参数，指定最小维度
      • 函数arange(起始值，终止值，步长) 创建一维数组，数组中不包含终止值
      • 函数linspace(起始值，终止值，元素个数) 创建一个等差数列的一维数组，包括终止值
      • 函数logspace(起始值,终止值,元素个数) 创建一个等比数列的一维数组，包括终止值
      • 函数创建特殊数组
        • zeros() 创建值全部为0的数组
        • eye()， identity() 生成主对角线上的元素为1，其余元素为0的的数组，类似于单位矩阵
        • diag() 创建类似对角的数组
        • ones() 创建元素全为1的数组
        • asarray() 类似于numpy.array,可将python序列转换为ndarray
        • empty() 创建指定形状和只分配内存空间的数组
    • 数组操作
      • 索引和切片
        • 一维数组 ：数组名[索引(下标)] 数组名(start:end:step)
        • 二维数组：索引由行索引和列索引构成 数组名[行索引,列索引] 切片：数组名[行索引开始:行索引终止:步长,列索引开始:列索引终止:步长] 数组切片还可用来修改元素的值
        • 整数索引：从两个序列的对应位置取出两个整数组成行下标和列下标
        • 布尔值索引：当结果对象是布尔运算的结果时，将使用布尔值索引
      • 改变形状
        • 数组名.shape(x0,x1,..,xn) reshape()函数 resize()函数
      • 展平
        • ravel()函数 flatten()函数 flatten()会请求分配内存来保存结果 ravel()函数只是返回数组的一个视图
      • 翻转数组
        • transpose() ndarry.T() 实现翻转给定数组的维度 rollaxis() 实现向后滚动特定的轴 swapaxes() 交换数组的两个轴
      • 数组连接，分割
        • concatenate()函数 沿特定的轴将形状相同数组连接 stack()函数 沿新轴连接数组序列 hstack()函数 将数组沿水平方向连接 vstack()函数 将数组沿竖直方向连接
        • split函数 沿特定的轴将数组分割为子数组 hsplit()函数 将数组沿水平方向分割 vsplit()函数 将数组沿竖直方向分割
      • 数组转换
        • 将数组转换成列表：数组名.tolist() 转换数组的数据类型
      • 元素的添加与删除
        • append() 函数 数组末尾添加元素 insert() 函数 在给定索引之前沿给定轴在输入数组中插入值 delete()函数 从输入数组中删除指定数组
      • 矢量计算
        • 形状相同
        • 形状不同(广播机制)低维数组会自动将维度扩充到与高维数组一致，然后再逐个元素计算
        • 数组与标量之间的运算
  • 函数(ufunc)
    • 从里到外，从后往前
    • 通用函数
      • 一元函数
        • ceil()求大于等于该值的最小整数 fioor()求小于等于该值的最大整数
        • rint() 将各元素的值四舍五入
        • modf() 小数和整数部分分别以独立数组形式返回
        • abs(),fabs() 计算整数浮点数或复数的绝对值
      • 两元函数
        • +、add() 对应元素相加 -、subtract()第一数组减第二数组
        • multiply()对应元素相乘 / 、//、divide()对应元素相除或1向下整除
        • dot() 对应元素相乘的累加和
        • mood(),remainder() % 求模计算
• 优势
  • 操作简便，直接对数组和矩阵进行操作
  • 存储效率和输入输出效率更好
  • 大部分代码是用C语言编写完成
  • 是开源的库
• 随机数
  • 随机数的生成
    • 利用NumPy中的random模块生成
    • rand()
      • 生成一个(d0,d1,...dn)维的数组,数组元素取自[0,1)内均匀分布的随机数 函数格式：numpy.random.rand(d0,d1,...dn）
    • randn()
      • 生成一个(d0,d1,...dn)维的数组,数组元素是标准正态分布的随机数 函数格式：numpy.random.randn(d0,d1,...dn)
    • randint()
      • 生成指定范围随机数 函数格式：numpy.random.randint(low,high,size,dtype)
    • random()
      • 产生[0.0，1.0)之间的浮点数，但数组元素不包括1 函数格式：numpy.random.random(size=None)
• 两种基本的数据类型
  • 数组
  • 矩阵
    • NumPy矩阵对象为matrix
    • 矩阵的属性
      • .T:返回自身的转置
      • .H:返回自身的共轭转置
      • .I：返回自身的逆矩阵
      • .A：返回自身数据的二维数组的一个视图
    • 矩阵创建
      • 使用字符串创建数组
      • 使用嵌套序列创建数组
      • 使用一个数组创建矩阵
      • 使用matrix()函数创建
      • 使用bmat()函数创建
      • seed()确定随机数生成器的种子 permutation()返回一个随机排列 shuffle()对一个序列进行随机排列binomial()产生二项分布的随机数normal()产生正态（高斯分布的随机数）
    • 矩阵的计算
      • 进行矩阵的加减除法运算时，只有相同行数和列数的矩阵才能相互进行计算。 失量积(运算符*)左阵列数等于右阵行数 数量积使用multiply()函数，是矩阵的点乘操作