python之numpy庫[2]

LTQblog發表於2017-06-11
Python

python-numpy

csv檔案的寫入和存取

寫入csv檔案

CSV (Comma‐Separated Value, 逗號分隔值)，是一種常見的檔案格式，用來儲存批量資料。

寫入csv檔案

np.savetxt(frame, array, fmt='%.18e', delimiter=None)
• frame : 檔案、字串或產生器，可以是.gz或.bz2的壓縮檔案
• array : 存入檔案的陣列
• fmt : 寫入檔案的格式，例如：%d %.2f %.18e
• delimiter : 分割字串，預設是任何空格

示例：

>>> a = np.arange(100).reshape(5,20)
>>> np.savetxt('a.csv',a,fmt='%d',delimiter=',')

得到的檔案是這樣的

0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19
20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39
40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59
60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79
80,81,82,83,84,85,86,87,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99

改變引數，以浮點數寫入

>>> a = np.arange(100).reshape(5,20)
>>> np.savetxt('a.csv',a,fmt='%.1f',delimiter=',')
0.0,1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0,7.0,8.0,9.0,10.0,11.0,12.0,13.0,14.0,15.0,16.0,17.0,18.0,19.0
20.0,21.0,22.0,23.0,24.0,25.0,26.0,27.0,28.0,29.0,30.0,31.0,32.0,33.0,34.0,35.0,36.0,37.0,38.0,39.0
40.0,41.0,42.0,43.0,44.0,45.0,46.0,47.0,48.0,49.0,50.0,51.0,52.0,53.0,54.0,55.0,56.0,57.0,58.0,59.0
60.0,61.0,62.0,63.0,64.0,65.0,66.0,67.0,68.0,69.0,70.0,71.0,72.0,73.0,74.0,75.0,76.0,77.0,78.0,79.0
80.0,81.0,82.0,83.0,84.0,85.0,86.0,87.0,88.0,89.0,90.0,91.0,92.0,93.0,94.0,95.0,96.0,97.0,98.0,99.0

讀取csv檔案

讀取csv檔案

np.loadtxt(frame, dtype=np.float, delimiter=None， unpack=False)
• frame : 檔案、字串或產生器，可以是.gz或.bz2的壓縮檔案
• dtype : 資料型別，可選
• delimiter : 分割字串，預設是任何空格
• unpack : 如果True，讀入屬性將分別寫入不同變數

示例：

>>> b = np.loadtxt('a.csv',delimiter=',')
>>> b
array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   6.,   7.,   8.,   9.,  10.,
         11.,  12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,  18.,  19.],
       [ 20.,  21.,  22.,  23.,  24.,  25.,  26.,  27.,  28.,  29.,  30.,
         31.,  32.,  33.,  34.,  35.,  36.,  37.,  38.,  39.],
       [ 40.,  41.,  42.,  43.,  44.,  45.,  46.,  47.,  48.,  49.,  50.,
         51.,  52.,  53.,  54.,  55.,  56.,  57.,  58.,  59.],
       [ 60.,  61.,  62.,  63.,  64.,  65.,  66.,  67.,  68.,  69.,  70.,
         71.,  72.,  73.,  74.,  75.,  76.,  77.,  78.,  79.],
       [ 80.,  81.,  82.,  83.,  84.,  85.,  86.,  87.,  88.,  89.,  90.,
         91.,  92.,  93.,  94.,  95.,  96.,  97.,  98.,  99.]])
>>> b = np.loadtxt('a.csv',dtype=np.int,delimiter=',')
>>> b
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
        17, 18, 19],
       [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36,
        37, 38, 39],
       [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56,
        57, 58, 59],
       [60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76,
        77, 78, 79],
       [80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96,
        97, 98, 99]])

CSV只能有效儲存一維和二維陣列
np.savetxt() np.loadtxt()只能有效存取一維和二維陣列

多維資料的存取

多維資料的寫入

a.tofile(frame, sep='', format='%s')
• frame : 檔案、字串
• sep : 資料分割字串，如果是空串，寫入檔案為二進位制
• format : 寫入資料的格式

示例;

>>> a = np.arange(100).reshape(5,10,2)
>>> a.tofile("a.dat",sep=',',format='%d')

a.dat的內容：

0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99

如果不指定分隔符，則產生二進位制檔案，無法用文字編輯器看懂。

多維資料的讀取

np.fromfile(frame, dtype=float, count=‐1, sep='')
• frame : 檔案、字串
• dtype : 讀取的資料型別
• count : 讀入元素個數，‐1表示讀入整個檔案
• sep : 資料分割字串，如果是空串，寫入檔案為二進位制

numpy的隨機數函式

NumPy的random子庫
np.random.*

函式 說明
rand(d0,d1,…,dn) 根據d0-dn建立隨機數陣列，浮點數，[0,1)，均勻分佈
randn(d0,d1,…,dn) 根據d0-dn建立隨機數陣列，標準正態分佈
randint(low[,high,shape]) 根據shape建立隨機整數或整數陣列，範圍是[low,high)
seed(s) 隨機數種子，s是給定的種子值
shuffle(a) 根據陣列a的第1軸進行隨排列，改變陣列a
permutation(a) 根據陣列a的第1軸產生一個新的亂序陣列，不改變陣列a
choice(a[,size,replace,p]) 從一維陣列a中以概率p抽取元素，形成size形狀新陣列replace表示是否可能重用元素，預設為False
uniform(low,high,size) 產生具有均勻分佈的陣列，low起始值，high結束值，size為形狀
normal(loc,scale,size) 產生具有正態分佈的陣列，loc為均值，scale標準差，size為形狀
poisson(lam,size) 產生具有泊松分佈的陣列，lam為隨機事件發生率，size為形狀

numpy的統計函式

NumPy直接提供的統計類函式
np.*

函式 說明
sum(a,axis=None) 根據給定axis計算陣列a相關元素之和，axis整數或元組
mean(a,axis=None) 根據給定axis計算陣列a相關元素的期望，axis整數或元組
average(a,axis=None,weights=None) 根據給定axis計算陣列a相關元素的加權平均值
std(a,axis=None) 根據給定軸axis計算陣列a相關元素的標準差
var(a,axis = None) 根據給定軸axis計算陣列a相關元素的方差
min(a) max(a) 計算陣列a中元素的最小值，最大值
argmin(a) argmax(a) 計算陣列a中元素的最小值，最大值的降一維後下標
unravel_index(index,shape) 根據shape將一維下標index轉換成多維下標
ptp(a) 計算陣列a中元素最大值和最小值的差
median(a) 計算陣列a中元素的中位數(中值)

axis=None 是統計函式的標配引數

numpy的梯度函式

函式 說明
np.gradient(f) 計算陣列f中元素的梯度，當f為多維時，返回每個維度梯度

梯度：連續值之間的變化率，即斜率
XY座標軸連續三個X座標對應的Y軸值：a, b, c，其中，b的梯度是： (c‐a)/2

>>> a = np.random.randint(0,20,5)
>>> np.gradient(a)
array([  9. ,  -0.5,  -2. ,  -3. , -12. ])

http://www.mooc.cn/course/7848.html

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