機器學習之numpy入門

numpy建立陣列方式

# coding = utf-

8import random
import numpy as np
# array方式傳入資料
t1 = np.
array
(range(0
,12))
print
(t1)
print
(t1.dtype)
print
(type
(t1)
)# np.arange方式
t2 = np.
arange(0
,12)print
(t2)
print
(t2.dtype)
print
(type
(t2)
)# 改變np的dtpye
t3 = t2.
astype
("float"
)print
(t3.dtype)
# 取小數字數
t4 = np.
array
([random.
random()
for i in
range(10
)])print
(t4)
print
(t4.
round(3
))

# numpy 讀取本地檔案

# 檔案路徑、讀取型別、分隔符、跳過開頭多少行，，unpack預設為false,為true為轉置矩陣
file = np.
loadtxt
("e:"
,dtype=
"int64"
,delimiter=
",",skiprows=
1,usecols=none,unpack=false)

t1 = np.

arange(0
,12).
reshape(3
,4)print
(t1.t)
print
(t1.
transpose()
)print
(t1.
swapaxes(1
,0))

# 取行

print
(file1[1]
)print
(file1[1,
:])print
(file1[0:
])print
(file1[0:
,:])
print
(file1[1:
])print
(file1[1:
,:])
print
(file1[[1
,2]]
)print
(file1[[1
,2],
:])# 取列
print
(file1[:,
1])print
(file1[:,
1:])
print
(file1[:,
[0,2
]])# 取值
print
(file1[3,
4])print
(file1[4,
5])

直接賦值即可

numpy拼接

t1 = np.

arange(0
,12).
reshape(2
,6)print
(t1)
print
("-----------------"
)t2 = np.
arange(5
,17).
reshape(2
,6)print
(t2)
print
("-----------------"
)# 徑直拼接
print
(np.
vstack
((t1,t2)))
print
("-----------------"
)# 水平拼接
print
(np.
hstack
((t1,t2)
))

t1 = np.

arange(0
,12).
reshape(3
,4)print
(t1)
print
("--------"
)# 交換行,第一行和第二行交換
t1[[1,
2],:
]=t1[[2
,1],
:]# 交換列,第一列和第二列交換
t1[:,[
1,2]
]=t1[:,
[2,1
]]print
(t1)

zeros = np.

zeros((
3,4)
)print
(zeros)
ones = np.
ones((
3,3)
)print
(ones)
eye = np.
eye(3)
print
(eye)
ran = np.random.
randint(10
,20,(
3,4)
,dtype=int)
print
(ran)

a=b[:]檢視操作，會建立新的物件a，但是a的資料完全由b保管，他們兩個的資料變化是一致的

a=b.copy()完全賦值， a和b互不影響

nan表示不是乙個數字

inf表示正無窮

-inf 表示負無窮

np.nan == np.nan 為false

nan判斷

ones = np.

ones((
3,3)
)ones[2,
2]=np.nan
print
(ones)
nonzero = np.
count_nonzero
(ones!=ones)
print
(nonzero)
isnan = np.
isnan
(ones)
print
(isnan)

np.sum中若有nan很多時候並不是簡單將其替換為0，而是替換成均值或者中值

np.median(t)中值

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