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numpy 筆記

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最近練習 python 順便把課程上 numpy 的作業用 cookbook 的方式筆記下

匯入 numpy 並改用別名 np

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import numpy as np

用 numpy 建立一個 array 裡面有 10 個 0

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np.zeros(10)

# array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.])

用 numpy 建立一個 array 裡面有 10 個 1

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np.ones(10)

# array([ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.])

用 numpy 建立一個 array 裡面有 10 個 5

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np.ones(10) * 5

# array([ 5.,  5.,  5.,  5.,  5.,  5.,  5.,  5.,  5.,  5.])

用 numpy 建立一個 array 裡面的數字由 10 ~ 50

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np.arange(10,51)

array([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])

用 numpy 建立一個 array 裡面的數字由 10 ~ 50 但是步進值為 2

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np.arange(10,51,2)

array([10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42,
	   44, 46, 48, 50])

建立 3x3 矩陣數值由 0 ~ 8

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np.arange(9).reshape(3,3)

array([[0, 1, 2],
	   [3, 4, 5],
	   [6, 7, 8]])

建立 3x3 單位矩陣 identity martix

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np.eye(3)

array([[ 1.,  0.,  0.],
	   [ 0.,  1.,  0.],
	   [ 0.,  0.,  1.]])

用 numpy 產生 0 ~ 1 的亂數

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np.random.rand(1)

array([ 0.42829726])

使用 NumPy 產生一個包含 25 個從標準常態分佈中取樣的隨機數值的陣列

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np.random.randn(25)

array([ 1.32031013,  1.6798602 , -0.42985892, -1.53116655,  0.85753232,
		0.87339938,  0.35668636, -1.47491157,  0.15349697,  0.99530727,
	   -0.94865451, -1.69174783,  1.57525349, -0.70615234,  0.10991879,
	   -0.49478947,  1.08279872,  0.76488333, -2.3039931 ,  0.35401124,
	   -0.45454399, -0.64754649, -0.29391671,  0.02339861,  0.38272124])

建立以下陣列

這裡的重點是可以用 [,] 這樣取得 2d 陣列

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array([[ 0.01,  0.02,  0.03,  0.04,  0.05,  0.06,  0.07,  0.08,  0.09,  0.1 ],
	   [ 0.11,  0.12,  0.13,  0.14,  0.15,  0.16,  0.17,  0.18,  0.19,  0.2 ],
	   [ 0.21,  0.22,  0.23,  0.24,  0.25,  0.26,  0.27,  0.28,  0.29,  0.3 ],
	   [ 0.31,  0.32,  0.33,  0.34,  0.35,  0.36,  0.37,  0.38,  0.39,  0.4 ],
	   [ 0.41,  0.42,  0.43,  0.44,  0.45,  0.46,  0.47,  0.48,  0.49,  0.5 ],
	   [ 0.51,  0.52,  0.53,  0.54,  0.55,  0.56,  0.57,  0.58,  0.59,  0.6 ],
	   [ 0.61,  0.62,  0.63,  0.64,  0.65,  0.66,  0.67,  0.68,  0.69,  0.7 ],
	   [ 0.71,  0.72,  0.73,  0.74,  0.75,  0.76,  0.77,  0.78,  0.79,  0.8 ],
	   [ 0.81,  0.82,  0.83,  0.84,  0.85,  0.86,  0.87,  0.88,  0.89,  0.9 ],
	   [ 0.91,  0.92,  0.93,  0.94,  0.95,  0.96,  0.97,  0.98,  0.99,  1.  ]])


np.arange(1,101).reshape(10,10) / 100

建立介於 0 ~ 1 共有 20 個元素的 linearly spaced points

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np.linspace(0,1,20)

array([ 0.        ,  0.05263158,  0.10526316,  0.15789474,  0.21052632,
		0.26315789,  0.31578947,  0.36842105,  0.42105263,  0.47368421,
		0.52631579,  0.57894737,  0.63157895,  0.68421053,  0.73684211,
		0.78947368,  0.84210526,  0.89473684,  0.94736842,  1.        ])

索引操作

以現在有以下矩陣

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mat = np.arange(1,26).reshape(5,5)
mat

array([[ 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]])
```	   

輸出如下內容

array([[12, 13, 14, 15],
[17, 18, 19, 20],
[22, 23, 24, 25]])

mat[2:,1:]

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找出 20 這個數字

mat[3,4]

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找出以下內容

array([[ 2],
[ 7],
[12]])

mat[:3,1:2]

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找出以下內容

array([21, 22, 23, 24, 25])

mat[4,:]

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找出以下內容
```python
array([[16, 17, 18, 19, 20],
	   [21, 22, 23, 24, 25]])
	   
mat[3:5,:]

計算整個矩陣和

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mat.sum()

計算矩陣的標準差 standard deviation

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mat.std()

計算每個 column 的和

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array([55, 60, 65, 70, 75])

mat.sum(axis=0)
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