人工智能系列-numpy（一）

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Numpy是python语言的一个拓展程序库，支持大量的维度数组与矩阵计算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库

NumPy支持的数据类型比Python内置的类型要多得多，基本上可以和C语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为Python内置的类型。

Numpy最重要的一个特点是其N维数组对象ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以0下标为开始进行集合中元素的索引。

nadarray对象是用于存放同类型元素的多维数组。

nadarray中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。

NumPy数组操作

迭代数组

import numpy as np
a=np.arange(0,60,5)
a=a.reshape(3,4)
print(a)
print('\n')
for x in np.nditer(a,order='C'):
    print(x,end=",")
print('\n')
for x in np.nditer(a,order='F'):
    print(x,end=",")

这个就是数组的遍历，需要注意的是C格式的时候为行遍历，F格式的时候为列遍历。

NumPy的广播机制

•  数组拥有相同形状
• 当前维度的值相等
• 当前维度的值有一个是1

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b=np.array([1,0,0])
c=a+b
print(c)

修改数组形状

reshape

可以在不改变数据的条件下修改形状

a=np.arange(8).reshape(2,4)
print(a)
print('\n')
print('展开的数组：')
print(a.flatten())
print('\n')

print('以F的风格顺序展开的数组：')
print(a.flatten(order='F'))

 flatten的作用是展开，将数组进行展开。

翻转数组

a=np.arange(8).reshape(2,4)
print('原数组：')
print(a)
print('\n')

print('对换数组：')
print(np.transpose(a))

a=np.arange(8).reshape(2,2,2)
print('原数组：')
print(a)
print('\n')
print('调用swapaxes后的数组：')
print(np.swapaxes(a,2,0))

这里面涉及到了两个函数，一个是transpose，这个一般交换所有的维度

另外一个是swapaxes，这个可以选择两个维度进行交换

修改数组维度

x=np.array([[1,2],[3,4]])
print('数组x:')
print(x)
print('\n')
y=np.expand_dims(x,axis=0)
print(y)
print(x.shape,y.shape)

x=np.arange(9).reshape(1,3,3)
print('数组x: ')
print(x)
print('\n')
y=np.squeeze(x)
print('数组y: ')
print(y)
print('\n')
print(x.shape,y.shape)

第一个函数（expand.dims）是增加维度的，第二个函数（squeeze）是删除维度的，默认删除为1的维度