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Numpy 基础运算1

作者: Sincejuly 编辑: 莫烦 2016-11-03

让我们从一个脚本开始了解相应的计算以及表示形式 :

import numpy as np
a=np.array([10,20,30,40])   # array([10, 20, 30, 40])
b=np.arange(4)              # array([0, 1, 2, 3])

numpy 的几种基本运算

上述代码中的 ab 是两个属性为 array 也就是矩阵的变量,而且二者都是1行4列的矩阵, 其中b矩阵中的元素分别是从0到3。 如果我们想要求两个矩阵之间的减法,你可以尝试着输入:

c=a-b  # array([10, 19, 28, 37])

通过执行上述脚本,将会得到对应元素相减的结果,即[10,19,28,37]。 同理,矩阵对应元素的相加和相乘也可以用类似的方式表示:

c=a+b   # array([10, 21, 32, 43])
c=a*b   # array([  0,  20,  60, 120])

有所不同的是,在Numpy中,想要求出矩阵中各个元素的乘方需要依赖双星符号 **,以二次方举例,即:

c=b**2  # array([0, 1, 4, 9])

另外,Numpy中具有很多的数学函数工具,比如三角函数等,当我们需要对矩阵中每一项元素进行函数运算时,可以很简便的调用它们(以sin函数为例):

c=10*np.sin(a)  
# array([-5.44021111,  9.12945251, -9.88031624,  7.4511316 ])

除了函数应用外,在脚本中对print函数进行一些修改可以进行逻辑判断:

print(b<3)  
# array([ True,  True,  True, False], dtype=bool)

此时由于进行逻辑判断,返回的是一个bool类型的矩阵,即对满足要求的返回True,不满足的返回False。上述程序执行后得到的结果是[True True True False]。 需要注意的是,如果想要执行是否相等的判断, 依然需要输入 == 而不是 = 来完成相应的逻辑判断。

上述运算均是建立在一维矩阵,即只有一行的矩阵上面的计算,如果我们想要对多行多维度的矩阵进行操作,需要对开始的脚本进行一些修改:

a=np.array([[1,1],[0,1]])
b=np.arange(4).reshape((2,2))

print(a)
# array([[1, 1],
#       [0, 1]])

print(b)
# array([[0, 1],
#       [2, 3]])

此时构造出来的矩阵ab便是2行2列的,其中 reshape 操作是对矩阵的形状进行重构, 其重构的形状便是括号中给出的数字。 稍显不同的是,Numpy中的矩阵乘法分为两种, 其一是前文中的对应元素相乘,其二是标准的矩阵乘法运算,即对应行乘对应列得到相应元素:

c_dot = np.dot(a,b)
# array([[2, 4],
#       [2, 3]])

除此之外还有另外的一种关于dot的表示方法,即:

c_dot_2 = a.dot(b)
# array([[2, 4],
#       [2, 3]])

下面我们将重新定义一个脚本, 来看看关于 sum(), min(), max()的使用:

import numpy as np
a=np.random.random((2,4))
print(a)
# array([[ 0.94692159,  0.20821798,  0.35339414,  0.2805278 ],
#       [ 0.04836775,  0.04023552,  0.44091941,  0.21665268]])

因为是随机生成数字, 所以你的结果可能会不一样. 在第二行中对a的操作是令a中生成一个2行4列的矩阵,且每一元素均是来自从0到1的随机数。 在这个随机生成的矩阵中,我们可以对元素进行求和以及寻找极值的操作,具体如下:

np.sum(a)   # 4.4043622002745959
np.min(a)   # 0.23651223533671784
np.max(a)   # 0.90438450240606416

对应的便是对矩阵中所有元素进行求和,寻找最小值,寻找最大值的操作。 可以通过print()函数对相应值进行打印检验。

如果你需要对行或者列进行查找运算,就需要在上述代码中为 axis 进行赋值。 当axis的值为0的时候,将会以列作为查找单元, 当axis的值为1的时候,将会以行作为查找单元。

为了更加清晰,在刚才的例子中我们继续进行查找:

print("a =",a)
# a = [[ 0.23651224  0.41900661  0.84869417  0.46456022]
# [ 0.60771087  0.9043845   0.36603285  0.55746074]]

print("sum =",np.sum(a,axis=1))
# sum = [ 1.96877324  2.43558896]

print("min =",np.min(a,axis=0))
# min = [ 0.23651224  0.41900661  0.36603285  0.46456022]

print("max =",np.max(a,axis=1))
# max = [ 0.84869417  0.9043845 ]

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