float函数（50个常用的Numpy函数解释）

Numpy是python中最有用的工具之一。它可以有效地处理大容量数据。使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。在本文中，将介绍NumPy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。

创建数组

1、Array

它用于创建一维或多维数组

Dtype:生成数组所需的数据类型。

ndim:指定生成数组的最小维度数。

import numpy as np np.array([1,2,3,4,5]) ---------------- array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

还可以使用此函数将pandas的df和series转为NumPy数组。

sex = pd.Series(['Male','Male','Female']) np.array(sex) ------------------------ array(['Male', 'Male', 'Female'], dtype=object)

2、Linspace

创建一个具有指定间隔的浮点数的数组。

start:起始数字

end:结束

Num:要生成的样本数，默认为50。

np.linspace(10,100,10) -------------------------------- array([ 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 100.])

3、Arange

在给定的间隔内返回具有一定步长的整数。

step:数值步长。

np.arange(5,10,2) ----------------------- array([5, 7, 9])

4、Uniform

在上下限之间的均匀分布中生成随机样本。

np.random.uniform(5,10,size = 4) ------------ array([6.47445571, 5.60725873, 8.82192327, 7.47674099]) np.random.uniform(size = 5) ------------ array([0.83358092, 0.41776134, 0.72349553]) np.random.uniform(size = (2,3)) ------------ array([[0.7032511 , 0.63212039, 0.6779683 ], [0.81150812, 0.26845613, 0.99535264]])

5、Random.randint

在一个范围内生成n个随机整数样本。

np.random.randint(5,10,10) ------------------------------ array([6, 8, 9, 9, 7, 6, 9, 8, 5, 9])

6、Random.random

生成n个随机浮点数样本。

np.random.random(3) --------------------------- array([0.87656396, 0.24706716, 0.98950278])

7、logspace

在对数尺度上生成间隔均匀的数字。

Start:序列的起始值。

End:序列的最后一个值。

endpoint:如果为True，最后一个样本将包含在序列中。

base:底数。默认是10。

np.logspace(0,10,5,base=2) ------------------ array([1.00000000e+00, 5.65685425e+00, 3.20000000e+01, 1.81019336e+02,1.02400000e+03])

8、zeroes

np.zeroes会创建一个全部为0的数组。

shape:阵列的形状。

Dtype:生成数组所需的数据类型。' int '或默认' float '

np.zeros((2,3),dtype='int') --------------- array([[0, 0, 0], [0, 0, 0]]) np.zeros(5) ----------------- array([0., 0., 0., 0., 0.])

9、ones

np.ones函数创建一个全部为1的数组。

np.ones((3,4)) ------------------ array([[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]])

10、full

创建一个单独值的n维数组。

fill_value:填充值。

np.full((2,4),fill_value=2) -------------- array([[2, 2, 2, 2], [2, 2, 2, 2]])(2,4) : ꜱʜᴀᴘᴇ

11、Identity

创建具有指定维度的单位矩阵。

np.identity(4) ---------- array([[1., 0., 0., 0.], [0., 1., 0., 0.], [0., 0., 1., 0.], [0., 0., 0., 1.]])#ᴅᴇꜰᴀᴜʟᴛ ᴅᴀᴛᴀ ᴛʏᴘᴇ ɪꜱ `ꜰʟᴏᴀᴛ`

数组操作

12、min

返回数组中的最小值。

axis:用于操作的轴。

out:用于存储输出的数组。

arr = np.array([1,1,2,3,3,4,5,6,6,2]) np.min(arr) ---------------- 1

13、max

返回数组中的最大值。

np.max(arr) ------------------ 6

14、unique

返回一个所有唯一元素排序的数组。

return_index:如果为True，返回数组的索引。

return_inverse:如果为True，返回唯一数组的下标。

return_counts:如果为True，返回数组中每个唯一元素出现的次数。

axis:要操作的轴。默认情况下，数组被认为是扁平的。

np.unique(arr,return_counts=True) --------------------- ( array([1, 2, 3, 4, 5, 6]), ## Unique elements array([2, 2, 2, 1, 1, 2], dtype=int64) ## Count )

15、mean

返回数组的平均数

np.mean(arr,dtype='int') ------------------------------- 3

16、medain

返回数组的中位数。

arr = np.array([[1,2,3],[5,8,4]]) np.median(arr) ----------------------------- 3.5

17、digitize

返回输入数组中每个值所属的容器的索引。

bin：容器的数组。

right:表示该间隔是否包括右边或左边的bin。

a = np.array([-0.9, 0.5, 0.9, 1, 1.2, 1.4, 3.6, 4.7, 5.3]) bins = np.array([0,1,2,3]) np.digitize(a,bins) ------------------------------- array([0, 1, 1, 2, 2, 2, 4, 4, 4], dtype=int64) Exp Value x < 0 : 0 0 <= x <1 : 1 1 <= x <2 : 2 2 <= x <3 : 3 3 <=x : 4 Compares -0.9 to 0, here x < 0 so Put 0 in resulting array. Compares 0.5 to 0, here 0 <= x <1 so Put 1. Compares 5.4 to 4, here 3<=x so Put 4

18、reshape

它是NumPy中最常用的函数之一。它返回一个数组，其中包含具有新形状的相同数据。

A = np.random.randint(15,size=(4,3)) A ---------------------- array([[ 8, 14, 1], [ 8, 11, 4], [ 9, 4, 1], [13, 13, 11]]) A.reshape(3,4) ----------------- array([[ 8, 14, 1, 8], [11, 4, 9, 4], [ 1, 13, 13, 11]]) A.reshape(-1) ------------------- array([ 8, 14, 1, 8, 11, 4, 9, 4, 1, 13, 13, 11])

19、expand_dims

它用于扩展数组的维度。

arr = np.array([ 8, 14, 1, 8, 11, 4, 9, 4, 1, 13, 13, 11]) np.expand_dims(A,axis=0) ------------------------- array([[ 8, 14, 1, 8, 11, 4, 9, 4, 1, 13, 13, 11]]) np.expand_dims(A,axis=1) --------------------------- array([[ 8], [14], [ 1], [ 8], [11], [ 4], [ 9], [ 4], [ 1], [13], [13], [11]])

20、squeeze

通过移除一个单一维度来降低数组的维度。

arr = np.array([[ 8],[14],[ 1],[ 8],[11],[ 4],[ 9],[ 4],[ 1],[13],[13],[11]]) np.squeeze(arr) --------------------------- array([ 8, 14, 1, 8, 11, 4, 9, 4, 1, 13, 13, 11])

21、count_nonzero

计算所有非零元素并返回它们的计数。

a = np.array([0,0,1,1,1,0]) np.count_nonzero(a) -------------------------- 3

22、argwhere

查找并返回非零元素的所有下标。

a = np.array([0,0,1,1,1,0]) np.argwhere(a) --------------------- array([[2],[3],[4]], dtype=int64)

23、argmax & argmin

argmax返回数组中Max元素的索引。它可以用于多类图像分类问题中获得高概率预测标签的指标。

arr = np.array([[0.12,0.64,0.19,0.05]]) np.argmax(arr) --------- 1

argmin将返回数组中min元素的索引。

np.argmin(min) ------ 3

24、sort

对数组排序。

kind:要使用的排序算法。{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’, ‘stable’}

arr = np.array([2,3,1,7,4,5]) np.sort(arr) ---------------- array([1, 2, 3, 4, 5, 7])

25、abs

返回数组中元素的绝对值。当数组中包含负数时，它很有用。

A = np.array([[1,-3,4],[-2,-4,3]])np.abs(A) --------------- array([[1, 3, 4], [2, 4, 3]])

26、round

将浮点值四舍五入到指定数目的小数点。

decimals:要保留的小数点的个数。

a = np.random.random(size=(3,4)) a ----- array([[0.81695699, 0.42564822, 0.65951417, 0.2731807 ], [0.7017702 , 0.12535894, 0.06747666, 0.55733467], [0.91464488, 0.26259026, 0.88966237, 0.59253923]]) np.round(a,decimals=0) ------------ array([[1., 0., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [0., 1., 0., 1.]]) np.round(a,decimals=1) ------------- array([[0.8, 0. , 0.6, 0.6], [0.5, 0.7, 0.7, 0.8], [0.3, 0.9, 0.5, 0.7]])

27、clip

它可以将数组的裁剪值保持在一个范围内。

arr = np.array([0,1,-3,-4,5,6,7,2,3]) arr.clip(0,5) ----------------- array([0, 1, 0, 0, 5, 5, 5, 2, 3]) arr.clip(0,3) ------------------ array([0, 1, 0, 0, 3, 3, 3, 2, 3]) arr.clip(3,5) ------------------ array([3, 3, 3, 3, 5, 5, 5, 3, 3])

替换数组中的值

28、where

返回满足条件的数组元素。

condition:匹配的条件。如果true则返回x，否则y。

a = np.arange(12).reshape(4,3) a ------- array([[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11]]) np.where(a>5) ## Get The Index -------------------- (array([2, 2, 2, 3, 3, 3], dtype=int64), array([0, 1, 2, 0, 1, 2], dtype=int64)) a[np.where(a>5)] ## Get Values -------------------------- array([ 6, 7, 8, 9, 10, 11])

它还可以用来替换pandas df中的元素。

np.where(data[feature].isnull(), 1, 0)

29、put

用给定的值替换数组中指定的元素。

a:数组

Ind:需要替换的索引。

V:替换值。

arr = np.array([1,2,3,4,5,6]) arr -------- array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) np.put(arr,[1,2],[6,7]) arr -------- array([1, 6, 7, 4, 5, 6])

30、copyto

将一个数组的内容复制到另一个数组中。

dst：目标

arr1 = np.array([1,2,3]) arr2 = np.array([4,5,6]) print("Before arr1",arr1) print("Before arr2",arr1)

np.copyto(arr1,arr2) print("After arr1",arr1) print("After arr2",arr2) --------------------------- Before arr1 [1 2 3] Before arr2 [4 5 6] After arr1 [4 5 6] After arr2 [4 5 6]

集合操作

31、查找公共元素

intersect1d函数以排序的方式返回两个数组中所有唯一的值。

Assume_unique:如果为真值，则假设输入数组都是唯一的。

Return_indices:如果为真，则返回公共元素的索引。

ar1 = np.array([1,2,3,4,5,6]) ar2 = np.array([3,4,5,8,9,1]) np.intersect1d(ar1,ar2) --------------- array([1, 3, 4, 5]) np.intersect1d(ar1,ar2,return_indices=True) --------------- (array([1, 3, 4, 5]), ## Common Elements array([0, 2, 3, 4], dtype=int64), array([5, 0, 1, 2], dtype=int64))

32、查找不同元素

np.setdiff1d函数返回arr1中在arr2中不存在的所有唯一元素。

a = np.array([1, 7, 3, 2, 4, 1]) b = np.array([9, 2, 5, 6, 7, 8]) np.setdiff1d(a, b) --------------------- array([1, 3, 4])

33、从两个数组中提取唯一元素

Setxor1d 将按顺序返回两个数组中所有唯一的值。

a = np.array([1, 2, 3, 4, 6]) b = np.array([1, 4, 9, 4, 36]) np.setxor1d(a,b) -------------------- array([ 2, 3, 6, 9, 36])

34、合并

Union1d函数将两个数组合并为一个。

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) b = np.array([1, 3, 5, 4, 36]) np.union1d(a,b) ------------------- array([ 1, 2, 3, 4, 5, 36])

数组分割

35、水平分割

Hsplit函数将数据水平分割为n个相等的部分。

A = np.array([[3,4,5,2],[6,7,2,6]]) np.hsplit(A,2) ## splits the data into two equal parts --------------- [ array([[3, 4],[6, 7]]), array([[5, 2],[2, 6]]) ] np.hsplit(A,4) ## splits the data into four equal parts ----------------- [ array([[3],[6]]), array([[4],[7]]), array([[5],[2]]), array([[2],[6]]) ]

36、垂直分割

Vsplit将数据垂直分割为n个相等的部分。

A = np.array([[3,4,5,2],[6,7,2,6]]) np.vsplit(A,2) ---------------- [ array([[3, 4, 5, 2]]), array([[6, 7, 2, 6]]) ]

数组叠加

37、水平叠加

hstack 将在另一个数组的末尾追加一个数组。

a = np.array([1,2,3,4,5]) b = np.array([1,4,9,16,25]) np.hstack((a,b)) --------------------- array([ 1, 2, 3, 4, 5, 1, 4, 9, 16, 25])

38、垂直叠加

vstack将一个数组堆叠在另一个数组上。

np.vstack((a,b)) ---------------------- array([[ 1, 2, 3, 4, 5], [ 1, 4, 9, 16, 25]])

数组比较

39、allclose

如果两个数组的形状相同，则Allclose函数根据公差值查找两个数组是否相等或近似相等。

a = np.array([0.25,0.4,0.6,0.32]) b = np.array([0.26,0.3,0.7,0.32]) tolerance = 0.1 ## Total Difference np.allclose(a,b,tolerance) --------- False tolerance = 0.5 np.allclose(a,b,tolerance) ---------- True

40、equal

它比较两个数组的每个元素，如果元素匹配就返回True。

np.equal(arr1,arr2) ------------- array([ True, True, True, False, True, True])

重复的数组元素

40、repeat

它用于重复数组中的元素n次。

A:重复的元素

Repeats:重复的次数。

np.repeat('2017',3) --------------------- array(['2017', '2017', '2017'], dtype='<U4')

让我们来看一个更实际的示例，我们有一个包含按年数量销售的数据集。

fruits = pd.DataFrame([ ['Mango',40], ['Apple',90], ['Banana',130] ],columns=['Product','ContainerSales']) fruits

在数据集中，缺少年份列。我们尝试使用numpy添加它。

fruits['year'] = np.repeat(2020,fruits.shape[0]) fruits

41、tile

通过重复A，rep次来构造一个数组。

np.tile("Ram",5) ------- array(['Ram', 'Ram', 'Ram', 'Ram', 'Ram'], dtype='<U3') np.tile(3,(2,3)) ------- array([[3, 3, 3], [3, 3, 3]])

爱因斯坦求和

42、einsum

此函数用于计算数组上的多维和线性代数运算。

a = np.arange(1,10).reshape(3,3) b = np.arange(21,30).reshape(3,3) np.einsum('ii->i',a) ------------ array([1, 5, 9]) np.einsum('ji',a) ------------ array([[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]) np.einsum('ij,jk',a,b) ------------ array([[150, 156, 162], [366, 381, 396], [582, 606, 630]]) p.einsum('ii',a) ---------- 15

统计分析

43、直方图

这是Numpy的重要统计分析函数，可计算一组数据的直方图值。

A = np.array([[3, 4, 5, 2], [6, 7, 2, 6]]) np.histogram(A) ------------------- (array([2, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 2, 1], dtype=int64), array([2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5, 5. , 5.5, 6. , 6.5, 7. ]))

44、百分位数

沿指定轴计算数据的Q-T-T百分位数。

a:输入。

q:要计算的百分位。

overwrite_input:如果为true，则允许输入数组修改中间计算以节省内存。

a = np.array([[2, 4, 6], [4, 8, 12]]) np.percentile(a, 50) ----------- 5.0 np.percentile(a, 10) ------------ 3.0 arr = np.array([2,3,4,1,6,7]) np.percentile(a,5) ------------ 2.5

45、标准偏差和方差

std和var是NumPy的两个函数，用于计算沿轴的标准偏差和方差。

a = np.array([[2, 4, 6], [4, 8, 12]]) np.std(a,axis=1) -------- array([1.63299316, 3.26598632]) np.std(a,axis=0) ## Column Wise -------- array([1., 2., 3.]) np.var(a,axis=1) ------------------- array([ 2.66666667, 10.66666667]) np.var(a,axis=0) ------------------- array([1., 4., 9.])

数组打印

46、显示带有两个十进制值的浮点数

np.set_printoptions(precision=2) a = np.array([12.23456,32.34535]) print(a) ------------ array([12.23,32.34])

47、设置打印数组最大值

np.set_printoptions(threshold=np.inf)

48、增加一行中元素的数量

np.set_printoptions(linewidth=100) ## 默认是 75

保存和加载数据

49、保存

savetxt用于在文本文件中保存数组的内容。

arr = np.linspace(10,100,500).reshape(25,20) np.savetxt('array.txt',arr)

50、加载