Numpy库常用函数大全：快速上手与实践指南

百变鹏仔 22小时前 #Python

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Numpy库是Python中最常用的数据处理库之一，它凭借着其高效、便捷的操作方式广受数据分析人员的喜爱。在Numpy库中，有许多常用的函数可以帮助我们快速、高效地完成数据处理任务。本篇文章将介绍一些常用的Numpy函数，并提供代码示例和实际应用场景，让读者能够更快地上手Numpy库。

一、创建数组

numpy.array

函数原型：numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)

功能描述：将列表等对象转化为数组。

代码实例：

import numpy as npa = np.array([1, 2, 3])print(a)  # 输出 [1 2 3]

numpy.zeros

函数原型：numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')

功能描述：创建指定形状的全零数组。

代码实例：

import numpy as npa = np.zeros((2, 3))print(a)  # 输出 [[0. 0. 0.]          #      [0. 0. 0.]]

numpy.ones

函数原型：numpy.ones(shape, dtype=None, order='C')

功能描述：创建指定形状的全一数组。

代码实例：

import numpy as npa = np.ones((2, 3))print(a)  # 输出 [[1. 1. 1.]          #      [1. 1. 1.]]

numpy.arange

函数原型：numpy.arange(start, stop, step, dtype=None)

功能描述：创建等差数列数组。

代码实例：

import numpy as npa = np.arange(0, 10, 2)print(a)  # 输出 [0 2 4 6 8]

二、数组的操作

numpy.reshape

函数原型：numpy.reshape(a, newshape, order='C')

功能描述：将数组a转换为指定形状的新数组。

代码实例：

import numpy as npa = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])b = a.reshape((2, 3))print(b)  # 输出 [[1 2 3]          #      [4 5 6]]

numpy.transpose

函数原型：numpy.transpose(a, axes=None)

功能描述：对数组进行转置操作。

代码实例：

import numpy as npa = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])b = np.transpose(a)print(b)  # 输出 [[1 4]          #      [2 5]          #      [3 6]]

numpy.concatenate

函数原型：numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0)

功能描述：对数组进行拼接操作。

代码实例：

import numpy as npa = np.array([[1, 2], [3, 4]])b = np.array([[5, 6], [7, 8]])c = np.concatenate((a, b), axis=0)print(c)  # 输出 [[1 2]           #      [3 4]           #      [5 6]           #      [7 8]]

三、数组的计算

numpy.abs

函数原型：numpy.abs(x, args, *kwargs)

功能描述：计算数组中各元素的绝对值。

代码实例：

import numpy as npa = np.array([-1, 2, -3])b = np.abs(a)print(b)  # 输出 [1 2 3]

numpy.round

函数原型：numpy.round(a, decimals=0, out=None)

功能描述：对数组中的元素进行四舍五入。

代码实例：

import numpy as npa = np.array([1.3, 2.6, 3.2])b = np.round(a)print(b)  # 输出 [1. 3. 3.]

numpy.sum

函数原型：numpy.sum(a, axis=None)

功能描述：计算数组中各元素之和。

代码实例：

import numpy as npa = np.array([[1, 2], [3, 4]])b = np.sum(a, axis=0)print(b)  # 输出 [4 6]

四、常用数学函数

numpy.exp

函数原型：numpy.exp(x, args, *kwargs)

功能描述：计算数组中各元素的指数函数值。

代码实例：

import numpy as npa = np.array([1, 2, 3])b = np.exp(a)print(b)  # 输出 [ 2.71828183  7.3890561  20.08553692]

numpy.log

函数原型：numpy.log(x, args, *kwargs)

功能描述：计算数组中各元素的自然对数。

代码实例：

import numpy as npa = np.array([1, 2, 3])b = np.log(a)print(b)  # 输出 [0.         0.69314718 1.09861229]

numpy.sqrt

函数原型：numpy.sqrt(x, args, *kwargs)

功能描述：计算数组中各元素的平方根。

代码实例：

import numpy as npa = np.array([1, 4, 9])b = np.sqrt(a)print(b)  # 输出 [1. 2. 3.]

五、实际应用场景

模拟多项式函数

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(-5, 5, num=50)y = np.power(x, 3) - 3 * np.power(x, 2) + 2 * x + 1plt.plot(x, y)plt.show()

数组加权求和

import numpy as npa = np.array([1, 2, 3, 4])b = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4])result = np.sum(a * b)print(result)  # 输出 2.0

对数组进行排序

import numpy as npa = np.array([3, 2, 1, 4])b = np.sort(a)print(b)  # 输出 [1 2 3 4]

总结：

本篇文章介绍了Numpy库的一些常用函数和应用场景，包括数组的创建、操作、计算，以及一些数学函数。我们可以根据实际应用场景灵活使用这些函数，让数据处理更加高效便捷。建议读者自己动手编写代码实践一下，加深对Numpy库的理解和掌握。

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