# Author:Zhang Yuanimport numpy as np'''重点摘录：轴的索引axis=i可以理解成是根据[]层数来判断的，0表示[]，1表示[[]]...Numpy广播的规则可理解成：结构相同，点对点；结果不同，分别匹配。[]是最小单元，按最小单元匹配。Numpy中逻辑尽量用逻辑操作运算符&/|，少用关键字and/orNumpy的向量化操作比纯Python速度更快。ndarray的基本运算 + - * /  // 等... 会调用对应的通用函数，为数组中元素的运算。'''#NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray。#ndarray对象的维度是通过多层[]来确定的。[...]表示一维数据，[[...]]表示二维数据，[[[...]]]表示三维数据...#轴的索引axis=i是根据[]层数来判断的，0表示[]，1表示[[]]...# [,]中的逗号，表示当前所在维度层的数据划分。[1,2,3] 一维划分。[[1, 2], [3, 4]] 外部逗号为第一层维度(行)划分，内部逗号为第二层维度(列)的划分# int8, int16, int32, int64 四种数据类型可以使用字符串 'i1', 'i2','i4','i8' 代替#赋值系列---------------------------------------------------------------#原数据输入的方式形成数组：#原数据输入可以是各种类型。#"层次相同、数据个数相同"会默认转成多维数组，也就是严格符合多维数组格式的会自动转换.print(np.array([1,2,[3]]))  #[1 2 list([3])],只有一个二层次print(np.asarray([(1,),2,[3]]))  #[(1,) 2 list([3])]，只有一个一层次print(np.array([(1,),(2,),[3,]]))  #[[1],[2],[3]]，都是二层次，转换print(np.asarray([(1,),(2,),(3,)]))  #[[1],[2],[3]]，都是二层次，转换print(np.array([(1,2),(3,)]))  #[(1, 2) (3,)]，都二层，但大小不同print(np.asarray([(1,2),(3,4)]))  #[[1， 2]，[3, 4]]，都二层且大小相同，转换#创建的方式形成数组：#以shape维度描述来创建。print(np.zeros((3,2))) #empty(),ones()#以buffer来创建，用于实现动态数组。#buffer 是字符串的时候，Python3 默认 str 是 Unicode 类型，所以要转成 bytestring 在原 str 前加上 b。print(np.frombuffer(b'Hello World',dtype =  'S1'))print(np.frombuffer(np.array([1,2,3,4,5]),dtype=int))#以迭代对象来创建print(np.fromiter(range(5),dtype=int))#以数值范围来创建print(np.arange(10,20,2)) #[10  12  14  16  18]print(np.linspace(1,10,10)) #[ 1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9. 10.]print(np.logspace(1,2,num=2)) #[ 10. 100.]#--------------------------------------------------------------------------#访问系列------------------------------------------------------------------#切片还可以包括省略号 ...，来使选择元组的长度与数组的维度相同。如果在行位使用省略号，它将返回包含行中元素的 ndarray#多维数组的切片和索引[,]中第一层逗号表示维度划分，第一层逗号分割的左右部分一定是按照维度顺序.#多维数组若没有第一层逗号，会默认加上第一层逗号。但仅传入元组逗号省略。a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])print(a[...,1:]) # [[2 3],[5 6],[8 9]]，相当于a[:,1:].print(a[(1,2)])  # 6, 仅传入元组括号省略:a[1,2]=6.print(a[[1,2]])  # [[4 5 6],[7 8 9]], 默认加上第一层逗号，相当于a[[1,2],]print(a[[-1,-3]]) #[[7 8 9],[1 2 3]], 默认加上第一层逗号，相当于a[[-1,-3],]print(a[(1,2),]) # [[4 5 6],[7 8 9]]，相当于a[(1,2),:]，行1、2，列全部#多维多值索引一定要一一配对，且输出形式与输入的索引形式相同print(a[[0,1,2], [0,1,0]])  #[1 5 7]，多值索引。一对一:0-0,1-1,2-0print(a[ [ [0,0],[2,2] ] , [ [0,2],[0,2] ] ]) #[[1 3], [7 9]]print(a[np.array([[1],[2]]),np.array([[0],[2]])]) #[[4], [9]]print(a[ [[1],[2]] , [[0],[2]] ]) #[[4], [9]]#多维多值索引各维度层次不同，会自动默认到最高层次.#各维度表示形式相同，点对点匹配，且大小必须相同。各维度表示形式不同，以不同的形式分别匹配。x=np.arange(12).reshape((3,4))'''x=array([[0, 1, 2,  3],            [4, 5, 6,  7],            [8, 9, 10, 11]])'''print(x[ [1,2,0] , [[[3,1,0]]] ]) #[[[7 9 0]]] 各维度表示形式相同，点对点匹配；层次不同，会自动默认到最高层次.x1=x[ [[1],[2],[0]] , [[3,1,0]] ] #[x]配 [a,b,c,d]表示：按a,b,c,d顺序索引第x行'''x1=array([[ 7,  5,  4],             [11,  9,  8],             [ 3,  1,  0]]) '''x2=x[ [[1,2,0]] , [[3],[1],[0]] ] #[a,b,c,d]配[x]表示：按a,b,c,d顺序索引第x列'''x2=array([[ 7, 11,  3],             [ 5,  9,  1],             [ 4,  8,  0]])'''#其中x1、x2互为转置矩阵#第一维行为变独立( array([[1],[3]]), array([[2, 5]]) )np.ix_([1,3],[2,5])print(x[np.ix_([1,2,0],[3,1,0])])'''[ [ 7  5  4]     [11  9  8]     [ 3  1  0] ]'''#以布尔数组np.array([True,False,...])形式可以过滤x= np.array([1,2,3,4,5,6])x[np.array([True,False,True,False,True,False])] #array([1, 3, 5])x[x > 2] #array([3, 4, 5, 6])a = np.array([np.nan,  1,2,np.nan,3,4,5])print(a[~np.isnan(a)]) #[1. 2. 3. 4. 5.]，其中 ~ 取补运算符，按位取反.#----------------------------------------------------------------------#当运算中的 2 个数组的形状不同时，但要具备拉升可匹配性Broadcasting，numpy 会把数组自动拉升Broadcasting到相同，在进行元素运算#numpy中运算函数也会遵循匹配性Broadcasting原则。#对于一个多维数组a，如果a已经分配内存了，其转置a.T与a共享内存，且存储顺序也是一样的。# 如果希望a.T与a存储顺序不同，可以需要重新分配内存：a.T.copy()。# 或者控制遍历顺序：# for x in np.nditer(a, order='F'):Fortran order，即是列序优先；# for x in np.nditer(a.T, order='C'):C order，即是行序优先；#注意numpy中纬度是：011---轴0、1、2---轴Z、Y、X，新增的纬度放入轴索引0#一维数据：0轴-X轴；二维数据：0轴-Y轴-列数据、1轴-X轴-行数据；...# Numpy数组操作------------------------------------------------------# 修改数组形状:#     reshape    不改变数据的条件下修改形状#     flat    数组元素迭代器#     flatten    返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组#     ravel    返回展开数组# 翻转数组:#     transpose    对换数组的维度#     ndarray.T    和 self.transpose() 相同#     rollaxis    向后滚动指定的轴#     swapaxes    对换数组的两个轴# 修改数组维度:#     broadcast    产生模仿广播的对象#     broadcast_to    将数组广播到新形状#     expand_dims    扩展数组的形状#     squeeze    从数组的形状中删除一维条目# 连接数组#     concatenate    连接沿现有轴的数组序列#     stack    沿着新的轴加入一系列数组。#     hstack    水平堆叠序列中的数组（列方向）#     vstack    竖直堆叠序列中的数组（行方向）# 分割数组#     split    将一个数组分割为多个子数组#     hsplit    将一个数组水平分割为多个子数组（按列）#     vsplit    将一个数组垂直分割为多个子数组（按行）# 数组元素的添加与删除#     resize    返回指定形状的新数组#     append    将值添加到数组末尾#     insert    沿指定轴将值插入到指定下标之前#     delete    删掉某个轴的子数组，并返回删除后的新数组#     unique    查找数组内的唯一元素#使用细节：#flat数组元素迭代器a = np.arange(9).reshape(3,3)for row in a:print(row) #打印行for element in a.flat:print (element) #打印元素#可以先定义格式，再赋值c=np.empty((4,3))c.flat=[i for i in range(12)]#运算也遵循相同结构点对点，不同结构分配匹配原则x = np.array([[7], [8], [9]])x1= np.array([7, 8, 9])y = np.array([4, 5, 6])print(x+y)  #结果不同，分别运算。print(x1+y) #结构相同，一对一运算。print(x*y)  #结果不同，分别运算。print(x1*y) #结构相同，一对一运算。#numpy.swapaxes函数用于交换数组的两个轴#注意numpy中纬度是：011---轴0、1、2---轴Z、Y、X，新增的纬度放入轴索引0x=np.arange(8).reshape((2,2,2))print(x)print (np.swapaxes(x, 0, 2))#np.expand_dims()原理x=np.array([1,2,3,4])print(x)                        #[1 2 3 4]print(np.expand_dims(x,axis=0)) #[[1 2 3 4]] 相当于在第一层[]或第零层元素上加个[]print(np.expand_dims(x,axis=1)) #[[1],[2],[3],[4]] 相当于在第二层[]或第一层元素上加个[]y=np.array([[1,2],[3,4]])print(y)                        #[[1 2],[3 4]]print(np.expand_dims(y,axis=0)) #[[[1 2],[3 4]]] 相当于在第一层[]或第零层元素上加个[]print(np.expand_dims(y,axis=1)) #[[[1 2]], [[3 4]]] 相当于在第二层[]或第一层元素上加个[]print(np.expand_dims(y,axis=2)) #[[[1],[2]],[[3],[4]]] 相当于在第三层[]或第二层元素上加个[]#---------------------------------------------------------------# NumPy 字符串函数，用于对 dtype 为 numpy.string_ 或 numpy.unicode_ 的数组执行向量化字符串操作。#     add()    对两个数组的逐个字符串元素进行连接#     multiply()    返回按元素多重连接后的字符串#     center()    居中字符串#     capitalize()    将字符串第一个字母转换为大写#     title()    将字符串的每个单词的第一个字母转换为大写#     lower()    数组元素转换为小写#     upper()    数组元素转换为大写#     split()    指定分隔符对字符串进行分割，并返回数组列表#     splitlines()    返回元素中的行列表，以换行符分割#     strip()    移除元素开头或者结尾处的特定字符#     join()    通过指定分隔符来连接数组中的元素#     replace()    使用新字符串替换字符串中的所有子字符串#     decode()    数组元素依次调用str.decode#     encode()    数组元素依次调用str.encode#NumPy 中包含了一个矩阵库 numpy.matlib，该模块中的函数返回的是一个矩阵，而不是 ndarray 对象。#numpy.matlib库不在init内，需要import numpy.matlib# NumPy 提供了线性代数函数库 linalg，该库包含了线性代数所需的所有功能#     dot            两个数组的点积，即元素对应相乘。#     vdot            两个向量的点积#     inner            两个数组的内积#     matmul        两个数组的矩阵积#     determinant    数组的行列式#     solve            求解线性矩阵方程#     inv            计算矩阵的乘法逆矩阵# Numpy广播的规则可理解成：结构相同，点对点；结果不同，分别匹配。[]是最小单元，按最小单元匹配。# Numpy中逻辑尽量用逻辑操作运算符&/|，少用关键字and/or# Numpy的向量化操作比纯Python速度更快。