Numpy基础(二)

Anaconda的基本用法

按照上篇文章,相信大家都安装好了Anaconda,有朋友在留言区留言希望出一篇关于Anaconda的使用教程,其实Anaconda的基本使用非常简单,基本无需教程。

在windows下安装好Anaconda后,在所有程序中可以看到Anaconda下有以下几个组件:

  • Anaconda Navigator:用于管理工具包和环境的图形界面。
  • Anaconda Prompt:用于管理包和环境的命令行界面。
  • Jupyter Noterbook:基于Web的交互式计算环境,用于展示数据分析的过程,并且生成容易阅读的文档。
  • Spyder:Python集成开发环境,布局类似于Matlab。 我们学习主要使用的是第三个Jupyter Noterbook。

这里简单普及一下常用的Anaconda命令(虽然我也不经常用)。

  • 查看软件版本号

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    python --version #查看Python版本
    conda --version #查看conda的版
  • 添加镜像

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    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  • 更新conda

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    conda upgrade --all
  • 查看已经安装的packages

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    conda list
    conda install [package name] #安装package,安装在默认的Python环境中

新手入门建议只安装Anaconda,可以省去很多不必要的麻烦,以上就是Anaconda的基本使用,欢迎大家在留言区补充。

Numpy索引及切片

纠正下上一篇的错误:

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# 正确的导入方式
import numpy as np

numpy的索引方式和Python中的列表索引相似,这里主要介绍普通数组索引/切片和布尔型数组的索引/切片。

一维数组的索引/切片

一维数组的索引和切片和Python中的列表相同,索引都是从0开始,切片都是左闭右开。

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import numpy as np
ar = np.arange(20)
# 输出ar的第4个值
print(ar[3])
# 输出ar的前四个值
print(ar[:4])
>>>
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[0 1 2 3]

多维数组的索引/切片

二维数组可以理解为两个一维数组横向堆叠在一起,所只要分别取对应索引即可。

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import numpy as np
ar = np.arange(16).reshape(4,4)
# 二维数组索引遵照先行后列(有以下两种写法)
# 选取第二行第二列的值
print(ar[2][2])
print(ar[2,2])
# 二维数组切片
# 取出前两行的值
print(ar[:2])
# 取出前两行后两列的值
print(ar[:2,2:])
>>>
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]]
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[[0 1 2 3]
[4 5 6 7]]
[[2 3]
[6 7]]

三位数组的索引、切片的取值方式相当与二维数组的进化版。

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import numpy as np
ar = np.arange(12).reshape(3,2,2)
print(ar)
# 三维数组索引遵照先维度后行再列
print(ar[2][0][1])
print(ar[2,0,1])
# 切片
# 获取第一个数组的第一行的第一列的数
print(ar[:1,:1,:1])
>>>
[[[ 0 1]
[ 2 3]]

[[ 4 5]
[ 6 7]]

[[ 8 9]
[10 11]]]
[[[0]]]
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布尔型的索引及切片

布尔型数组的使用是本片文章的重点。

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# 简单展示一下布尔型的一维数组长啥样
i = np.array([True,False,True])
j = np.array([True,True,False,False])
print(i)
print(j)
>>>
[ True False True]
[ True True False False]

而我们经常见到的是这样的:

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ar = np.arange(12).reshape(3,4)
print(ar)
print(ar>5)
>>>
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[[False False False False]
[False False True True]
[ True True True True]]

当我们需要筛选出ar中大于3的值,就可以使用布尔值进行筛选,如下:

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ar = np.arange(12).reshape(3,4)
print(ar[ar>3])
>>>
[ 4 5 6 7 8 9 10 11]

Numpy随机数
均匀分布和正态分布

以均匀分布和正态分布的方式生成随机数

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# numpy.random.rand() 生成一个0-1的随机浮点数或N维浮点数 --均匀分布
a = np.random.rand()
b = np.random.rand(4,4)
print(a)
print(b)
>>>
0.5544023939180306
[[0.46387648 0.97345876 0.12059175 0.7565951 ]
[0.30192996 0.76633208 0.20107761 0.09315875]
[0.79347118 0.26714404 0.08628158 0.72510313]
[0.06606087 0.93260038 0.90268201 0.90941348]]

以正太分布的方式生成随机数

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# numpy.random.randn() 生成一个0-1的随机浮点数或N维浮点数 --正态分布
a = np.random.randn()
b = np.random.randn(4,4)
print(a)
print(b)
>>>
0.26901442604096687
[[ 0.40261375 -0.23541184 0.96607489 -1.11253043]
[-0.31670703 0.05841136 -0.01862511 1.72597729]
[ 0.17052799 1.03537825 -0.94375417 1.32484928]
[ 0.132761 0.44950533 0.44131534 -0.11319535]]

按照上面的写法相信大家对与.randn()和.rand()的认识还不够清晰,这里用可视化的方式展示一下:

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#平均分布
# numpy.random.rand() 生成一个0-1的随机浮点数或N维浮点数 --均匀分布
data1 = np.random.rand(500)
data2 = np.random.rand(500)
#正态分布
# numpy.random.randn() 生成一个浮点数或N维浮点数 --正态分布
data3 = np.random.randn(500)
data4 = np.random.randn(500)
import matplotlib.pyplot as plt
% matplotlib inline
plt.scatter(data1,data2)
plt.scatter(data3,data4)

这是随机分布的图样:

plt.scatter(data1,data2)

这是正态分布的图样:

plt.scatter(data3,data4)

可以看到正态分布和随机分布的成像还是有较大不同的,当然这里只是加深大家对.randn()和.rand()的认识,可视化再之后会进一步学习。

Numpy随机数的其他用法
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#随机整数
print(np.random.randint(2))
#在2-10之间生成随机整数
print((np.random.randint(2,10)))
# 在0-10之间生成10个整数
print((np.random.randint(10,size=10)))
# 在0-10之间生成包含10个元素的二维数组
print(np.random.randint(10,size=(2,5)))
# 在10-50之间生成包含10个元素的二维数组
print(np.random.randint(10,50,size=(2,5)))

巩固练习

  1. 创建2个包含10个元素的正太分布一维数组
  2. 请按照要求创建数组ar,再将ar[:2,:2]的值改为[0,1)的随机数
    mark
  3. 按照要求创建数组,通过索引,其ar[4]、ar[:2,3:]、ar[3][2]分别是多少
    mark
  4. 按照要求创建数组,筛选出元素值大于5的值并生成新的数组
    mark
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  • 本文作者: 煌金 | 微信公众号【咸鱼学Python】
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