前言
剛開始學習資料探勘時，有時總是對numpy和pandas傻傻分不清楚，這個問題在訓練模型階段輸入訓練資料的時候最為明顯，下面就來詳細介紹下numpy
Numpy
WHAT？
numpy是專門為科學計算設計的一個python擴充套件包，為python提供高效率的多維陣列，也被稱為面向陣列計算（array oriented computing），同時numpy也是github上的一個開源專案：numpy，numpy是基於c語言開發，所以這使得numpy的執行速度很快，高效率執行就是numpy的一大優勢。
首先·我們要匯入numpy包，一般我們都把它命名為np：
In [1]: import numpy as np
接著就可以生成一個numpy一維陣列：
In [2]: a = np.array([[1,2,3]],dtype=np.int32) In [3]: a Out[3]: array([1, 2, 3])
numpy中定義的最重要的資料結構是稱為ndarray的n維陣列型別，這個結構引用了兩個物件，一塊用於儲存資料的儲存區域和一個用於描述元素型別的dtype物件：
WHY？
二維陣列的生成在python中我們還可以用到list列表，如果用list來表示[1,2,3]，由於list中的元素可以是任何物件，所以list中儲存的是物件的指標，如果要儲存[1,2,3]就需要三個指標和三個整數物件，是比較浪費記憶體資源和cpu計算時間的，而ndarray是一種儲存單一資料型別的多維陣列結構，在資料處理上比list列表要快上很多，在這裡我們可以用%timeit命令來檢測兩者的資料處理速度：
In [9]: a = range(1000) In [10]: %timeit[i**2 for i in a] 381 µs ± 6.1 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) In [11]: b = np.arange(1000) In [12]: %timeit b**2 1.41 µs ± 18 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
由於相同資料大小的array運算直接作用到元素級上這一numpy特性，結果顯而易見，在資料處理上numpy陣列比使用for迴圈的list列表快的不是一點兩點。
HOW?
OK,知道了numpy大概是個什麼東西，下面我們就來介紹下numpy陣列的一些常用操作：
這裡生成一個3×3的矩陣作為例子：
In [2]: data = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) #等價於data=np.arange(1，10).reshape(3,3) In [3]: data Out[3]: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
檢視矩陣資訊：
In [6]: data.shape #返回元組，表示n行n列
Out[6]: (3, 3)
In [7]: data.dtype #返回陣列資料型別
Out[7]: dtype('int32')
In [8]: data.ndim #返回是幾維陣列
Out[8]: 2 轉換資料型別：
In [11]: a = data.astype(float) #複製一份新的陣列
In [12]: a.dtype
Out[12]: dtype('float64')陣列之間的計算：
In [15]: data+data Out[15]: array([[ 2, 4, 6], [ 8, 10, 12], [14, 16, 18]]) In [16]: data*data Out[16]: array([[ 1, 4, 9], [16, 25, 36], [49, 64, 81]])
可以看出相同規格的陣列計算是直接作用在其元素級上的，那不同的規格的陣列是否能進行運算呢，我們來看下這個例子：
In [18]: data1 = np.array([[1,2],[1,2]]) #生成一個2x2numpy陣列 In [19]: data+data1 --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-19-f2592a975589> in <module>() ----> 1 data+data1 ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,3) (2,2)
我們可以看出不同規格的陣列一起計算的話是會報出廣播錯誤的，那是不是可以下結論了，別急我們再來看下方兩個特殊例子：
In [20]: data2 = np.array([[1,2,3]]) In [21]: data + data2 Out[21]: array([[ 2, 4, 6], [ 5, 7, 9], [ 8, 10, 12]]) In [22]: data3 = np.array([[1],[2],[3]]) In [23]: data+data3 Out[23]: array([[ 2, 3, 4], [ 6, 7, 8], [10, 11, 12]])
data2陣列的列數量與data陣列相等，data3陣列的行數量與data陣列相等，這兩個numpy陣列雖然規格與data陣列不一樣，但卻依然可以與data陣列進行運算。
陣列的切片：
In [24]: data[:2] #沿著行(axis=0)進行索引 Out[24]: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) In [25]: data[:2,:2] #先沿著行(axis=0)進行索引，再沿著列(axis=1)進行索引 Out[25]: array([[1, 2], [4, 5]]) In [26]: data[1,0:2] #下標是從0開始 Out[26]: array([4, 5])
這裡需要注意的是，切片操作是在原始陣列上建立一個檢視view，這只是訪問陣列資料的一種方式。 因此原始陣列不會被複制到記憶體中，傳遞的是一個類似引用的東西，與上面的astype（）方法是兩種不同的複製方式，這裡我們來看一個例子：
In [32]: a = data[1] In [33]: a Out[33]: array([4, 5, 6]) In [34]: a[:] = 0 In [35]: data Out[35]: array([[1, 2, 3], [0, 0, 0], [7, 8, 9]])
當切片物件a改變時，data的對應值也會跟著改變，這是在我們日常資料處理中有時會疏忽的一個點，最安全的複製方法是使用
copy（）方法進行淺複製：
In [36]: a = data[1].copy() In [37]: a Out[37]: array([0, 0, 0]) In [38]: a[:]=9 In [39]: data Out[39]: array([[1, 2, 3], [0, 0, 0], [7, 8, 9]])
陣列的布林索引：
In [43]: data Out[43]: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) In [44]: data>3 Out[44]: array([[False, False, False], [ True, True, True], [ True, True, True]]) In [45]: data[data>3] #找出大於3的元素 Out[45]: array([4, 5, 6, 7, 8, 9])
陣列的邏輯表達處理：
In [46]: np.where(data>3,1,0) #大於3的標記為1，小於等於3的標記為0 Out[46]: array([[0, 0, 0], [1, 1, 1], [1, 1, 1]])
陣列的常用統計操作：
In [47]: data.mean(axis=0) #沿著行(axis=0)進行索引，求出其平均值 Out[47]: array([4., 5., 6.]) In [49]: data.std() #求出全部元素的方差 Out[49]: 2.581988897471611 In [50]: (data>3).sum() #統計陣列中元素大於3的個數 Out[50]: 6 In [51]: data.any() #陣列中是否存在一個或多個true Out[51]: True In [52]: data.all() #陣列中是否全部數都是true Out[52]: True In [53]: data.cumsum(0) #沿著行(axis=0)進行索引，進行累加 Out[53]: array([[ 1, 2, 3], [ 5, 7, 9], [12, 15, 18]], dtype=int32) In [54]: data.cumprod(1) #沿著列(axis=1)進行索引，進行累乘 Out[54]: array([[ 1, 2, 6], [ 4, 20, 120], [ 7, 56, 504]], dtype=int32)
陣列的排序操作：
In [55]: data=np.random.randn(4,4) In [56]: data Out[56]: array([[ 1.58669867, 1.57692769, -1.85828013, 1.17201164], [ 1.68160714, -0.83957549, -0.33771694, -0.33782379], [-0.03148106, -0.97819034, 0.51126626, -0.08184963], [-0.02822319, -0.31934723, 0.70764701, 0.80444954]]) In [57]: data.sort(0) #沿著行(axis=0)進行索引，並進行升序排序 In [58]: data Out[58]: array([[-0.03148106, -0.97819034, -1.85828013, -0.33782379], [-0.02822319, -0.83957549, -0.33771694, -0.08184963], [ 1.58669867, -0.31934723, 0.51126626, 0.80444954], [ 1.68160714, 1.57692769, 0.70764701, 1.17201164]]) In [59]: data[::-1] #降序操作 Out[59]: array([[ 1.68160714, 1.57692769, 0.70764701, 1.17201164], [ 1.58669867, -0.31934723, 0.51126626, 0.80444954], [-0.02822319, -0.83957549, -0.33771694, -0.08184963], [-0.03148106, -0.97819034, -1.85828013, -0.33782379]])
注意：直接呼叫陣列的方法的排序將直接改變陣列而不會產生新的複製。
矩陣運算：
In [62]: x=np.arange(9).reshape(3,3) In [63]: x Out[63]: array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) In [64]: np.dot(x,x) #矩陣相乘 Out[64]: array([[ 15, 18, 21], [ 42, 54, 66], [ 69, 90, 111]]) In [65]: x.T #矩陣轉置 Out[65]: array([[0, 3, 6], [1, 4, 7], [2, 5, 8]])
在numpy中的linalg中有還有很多矩陣運算，比如svd分解，qr分解，cholesky分解等等。
numpy資料的讀取和儲存：
In [68]: np.save('name',data)
In [69]: np.load('name.npy')
Out[69]:
array([[-0.03148106, -0.97819034, -1.85828013, -0.33782379],
[-0.02822319, -0.83957549, -0.33771694, -0.08184963],
[ 1.58669867, -0.31934723, 0.51126626, 0.80444954],
[ 1.68160714, 1.57692769, 0.70764701, 1.17201164]])總結
numpy的知識學到這裡，就已經可以應付好日常的資料處理了，便捷的操作，高效的處理，都使得numpy成為科學計算的一大利器。
才學疏淺，歡迎評論指導
參考資料：