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多乐彩票|www.477575.com:numpy和matplotlib

时间:2019-04-22 12:00:32      阅读:74      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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Python的科学计算包 – Numpy

numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算。这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库。经过了长时间的发展,基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包,当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架。

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。

ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。

ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。

ndarray 内部由以下内容组成:

  • 一个指向数据(内存或内存映射文件中的一块数据)的指针。

  • 数据类型或 dtype,描述在数组中的固定大小值的格子。

  • 一个表示数组形状(shape)的元组,表示各维度大小的元组。

  • 一个跨度元组(stride),其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要"跨过"的字节数。

创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数即可:

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

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NumPy 数组属性

NumPy 数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为 1,二维数组的秩为 2,以此类推。

在 NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axis),也就是维度(dimensions)。比如说,二维数组相当于是两个一维数组,其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴(axis),第一个轴相当于是底层数组,第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩,就是数组的维数。

很多时候可以声明 axis。axis=0,表示沿着第 0 轴进行操作,即对每一列进行操作;axis=1,表示沿着第1轴进行操作,即对每一行进行操作。

NumPy 的数组中比较重要 ndarray 对象属性有:

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ndarray.ndim

ndarray.ndim 用于返回数组的维数,等于秩。

ndarray.shape

ndarray.shape 表示数组的维度,返回一个元组,这个元组的长度就是维度的数目,即 ndim 属性(秩)。比如,一个二维数组,其维度表示"行数"和"列数"。

ndarray.shape 也可以用于调整数组大小。

ndarray.itemsize

ndarray.itemsize 以字节的形式返回数组中每一个元素的大小。

例如,一个元素类型为 float64 的数组 itemsiz 属性值为 8(float64 占用 64 个 bits,每个字节长度为 8,所以 64/8,占用 8 个字节),又如,一个元素类型为 www.csbesbj.complex32 的数组 item 属性为 4(32/8)。

ndarray.flags

ndarray.flags 返回 ndarray 对象的内存信息,包含以下属性:

NumPy 创建数组

ndarray 数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外,也可以通过以下几种方式来创建。

numpy.empty

numpy.empty 方法用来创建一个指定形状(shape)、数据类型(dtype)且未初始化的数组:

numpy.empty(shape, dtype = float, order = C)

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numpy.zeros

创建指定大小的数组,数组元素以 0 来填充:

numpy.zeros(shape, dtype = float, order = C)

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numpy.ones

创建指定形状的数组,数组元素以 1 来填充:

numpy.ones(shape, dtype = None, order = C)

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NumPy Matplotlib

Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython。

 作为线性图的替代,可以通过向 plot() 函数添加格式字符串来显示离散值。 可以使用以下格式化字符:

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以下是颜色的缩写:

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subplot()

subplot() 函数允许你在同一图中绘制不同的东西。

bar()

pyplot 子??樘峁?bar() 函数来生成条形图。

numpy.histogram()

numpy.histogram() 函数是数据的频率分布的图形表示。 水平尺寸相等的矩形对应于类间隔,称为 bin,变量 height 对应于频率。

numpy.histogram()函数将输入数组和 bin 作为两个参数。 bin 数组中的连续元素用作每个 bin 的边界。

plt()

Matplotlib 可以将直方图的数字表示转换为图形。 pyplot 子??榈?plt() 函数将包含数据和 bin 数组的数组作为参数,并转换为直方图。

 

numpy和matplotlib

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原文地址:https://www.cnblogs.com/0330lgs/p/10749096.html

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