机器学习笔记--Python之Numpy

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终于不用看枯燥的数学公式了，虽然比较喜欢数学，但是没有实际的应用也就失去了意义，这里开始学习机器学习中用到的一些库，主要包括了numpy，scipy，matplotlib等。先学习下numpy吧，至于python基础可以看Python的简单语法就差不多了。

1 Numpy简介

Numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

2 基本功能

快速高效的多维数组对象ndarray 用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具 线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成 用于将C、C++、Fortran代码集成到Python的工具 除了为Python提供快速的数组处理能力，NumPy在数据分析方面还有另外一个主要作用，即作为在算法之间传递数据的容器。

3 NumPy数组ndarray

　3.1 ndarray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（axes），秩其实是描述轴的数量。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（axes），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。 比较重要ndarray对象属性有：

属性

介绍

ndarray.ndim

数组的维数（即数组轴的个数），等于秩。最常见的为二维数组（矩阵）

ndarray.shape

数组的维度。为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组。例如二维数组中，表示数组的“行数”和“列数”。ndarray.shape返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即ndim属性

ndarray.size

数组元素的总个数，等于shape属性中元组元素的乘积

ndarray.dtype

表示数组中元素类型的对象，可使用标准的python类型创建或指定dtype

ndarray.itemsize

数组中每个元素的字节大小。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complex32的数组item属性为4（32/8）

ndarray.data

包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素，所以通常不需要使用这个属性

3.2 ndarray创建

3.2.1 array函数

from numpy import *

a = array([1, 2, 3])
print a
print a.dtype

b = array([1.1, 2.2, 3.3])
print b
print b.dtype

c = array([(1, 2, 3), (1.1, 2.2, 3.3)])
print c
print c.dtype

运行结果：

[1 2 3]
int64
[ 1.1  2.2  3.3]
float64
[[ 1.   2.   3. ]
 [ 1.1  2.2  3.3]]
float64

3.2.2 zeros函数

创建全0的数组

from numpy import *

d = zeros((3, 5))
print d
print d.dtype

运行结果：

[[ 0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.]]
float64

3.2.3 ones函数

创建一个全为1的数组

from numpy import *

d = ones((2, 5, 6))
print d
print d.dtype

运行结果：

[[[ 1.  1.  1.  1.  1.  1.]
  [ 1.  1.  1.  1.  1.  1.]
  [ 1.  1.  1.  1.  1.  1.]
  [ 1.  1.  1.  1.  1.  1.]
  [ 1.  1.  1.  1.  1.  1.]]

 [[ 1.  1.  1.  1.  1.  1.]
  [ 1.  1.  1.  1.  1.  1.]
  [ 1.  1.  1.  1.  1.  1.]
  [ 1.  1.  1.  1.  1.  1.]
  [ 1.  1.  1.  1.  1.  1.]]]
float64

3.2.4 empty函数

创建一个内容随机并且依赖与内存状态的数组

from numpy import *

d = empty((2, 5))
print d
print d.dtype

运行结果：

[[ -2.68156159e+154  -1.73059747e-077   6.93327761e-310   6.93327762e-310
    6.93327762e-310]
 [  6.93327762e-310   6.93327762e-310   6.93327762e-310   6.93327762e-310
    6.93327762e-310]]
float64

3.2.5 arange函数

返回一个数列形式的数组
从0开始，差值为5的等差数列：

from numpy import *

d = arange(0, 20, 5)
print d

运行结果：

[ 0  5 10 15]

从0开始，差值为0.5的等差数列：

from numpy import *

d = arange(0, 5, 0.5)
print d

运行结果：

[ 0.   0.5  1.   1.5  2.   2.5  3.   3.5  4.   4.5]

3.2.6 linespace函数

从0到3，个数为5个的数列：

from numpy import *

d = linspace(0, 3, 5)
print d

运行结果如下：

[ 0.    0.75  1.5   2.25  3.  ]

3.3 基本运算

3.3.1 基本

算数运算，每个元素的加减乘除

from numpy import *

a = array([1, 3, 5, 8])
b = arange(4)
print a
print b
print a - b
print b**2
print 2*a + 3*b

运行结果：

[1 3 5 8]
[0 1 2 3]
[1 2 3 5]
[0 1 4 9]
[ 2  9 16 25]

3.3.2 乘法

普通*乘法就是各个元素相乘，矩阵乘法用dot函数，可实现矩阵的乘法运算

from numpy import *

a = array([[1, 1], [2, 2]])
b = array([[2, 0], [1, 2]])

print a*b
print dot(a, b)

运行结果：

[[2 0]
 [2 4]]
[[3 2]
 [6 4]]

3.3.3 最大值,最小值,求和

求数列的所有元素中的最大值，最小值，以及求和

from numpy import *

a = random.random((3, 2))
print a
print a.max()
print a.min()
print a.sum()

运行结果：

[[ 0.18127389  0.41583799]
 [ 0.79348563  0.46761359]
 [ 0.79804995  0.26569052]]
0.798049953605
0.181273893165
2.92195157501

求每一行中的元素的最小值，求和

#coding=utf-8
from numpy import *

b = arange(9).reshape(3, 3)

print b
#计算每一列的和
print b.sum(axis=0)
#每一行的最小值
print b.min(axis=1)
#计算每一行的累积和
print b.cumsum(axis=1)

运行结果如下：

[[0 1 2]
 [3 4 5]
 [6 7 8]]
[ 9 12 15]
[0 3 6]
[[ 0  1  3]
 [ 3  7 12]
 [ 6 13 21]]

3.3.4 索引，切片和迭代

  • 索引: 取出数组的元素，也即是下标。
  • 切片: 取list中的部分元素采用切片操作。
  • 迭代: 如果给定一个list，我们可以通过for循环来遍历这个list，这种遍历我们称迭代(Iteration)。

针对一维数组：

from numpy import *

a = arange(10)**2
print a
#索引
print a[2]
#切片
print a[2:6]

#迭代
for i in a:
    print i**(1/2.)  

a[:7:3] = -10
print a

运行结果如下：

[ 0  1  4  9 16 25 36 49 64 81]
4
[ 4  9 16 25]
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
8.0
9.0
[-10   1   4 -10  16  25 -10  49  64  81]

针对多维数组：

#coding=utf-8
from numpy import *

def f(x, y):
    return 2*x+y

b = fromfunction(f, (5, 4))
print b
#第2行,第3列
print b[2, 3]
#每行的第2个元素
print b[0:5, 1]
#每列的第2和第3个元素
print b[1:3,]

运行结果：

[[  0.   1.   2.   3.]
 [  2.   3.   4.   5.]
 [  4.   5.   6.   7.]
 [  6.   7.   8.   9.]
 [  8.   9.  10.  11.]]
7.0
[ 1.  3.  5.  7.  9.]
[[ 2.  3.  4.  5.]
 [ 4.  5.  6.  7.]]

3.4 shape操作

数组的形状取决于其每个轴上的元素个数

#coding=utf-8
from numpy import *

a = array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]])
print a
print a.shape

运行结果：

[[1 2 3]
 [2 3 4]]
(2, 3)

改变数组形状

#coding=utf-8
from numpy import *

a = array([[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6]])
print a
print a.shape
a.ravel()
a.shape=(2, 6)
a.transpose()
print a

运行结果：

[[1 2 3 4]
 [2 3 4 5]
 [3 4 5 6]]
(3, 4)
[[1 2 3 4]
 [2 3 4 5]
 [3 4 5 6]]
[[1 2 3 4 2 3]
 [4 5 3 4 5 6]]

这里把3行4列的数组转换为2行6列的数组

resize函数

#coding=utf-8
from numpy import *

a = array([[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6]])
a.resize((2, 6))
print a

运行结果如上述例子一致。

4 NumPy的linalg函数

先看下跟线性代数有关的一些函数，如下表所示:

类型

说明

diag

以一维数组的形式返回方阵的对角线（或非对角线元素），或将一维数组转换为方阵（非对角线元素为0）

dot

矩阵乘法

trace

计算对角线元素的和

det

矩阵行列式

eig

计算方阵的特征值和特征向量

inv

计算方阵的逆

pinv

计算矩阵的Moore-Penrose伪逆

qr

计算QR分解

svd

计算奇异值分解

solve

解线性方程Ax = b，其中A为一个方阵

lstsq

计算Ax = b的最小二乘解

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
from numpy.linalg import det, eig, inv, pinv, qr, svd, solve

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[1, 1], [2, 2]])
print a
print np.diag(a)
#矩阵乘法
print np.dot(a, b)
#对角线元素和
print np.trace(a)
#行列式
print det(a)
#特征值和特征向量
print eig(a)
#逆
print inv(a)
print pinv(a)
#QR分解
c = np.array([[1, 0, 0], [1, 1, 0], [1, 1, 1], [1, 1, 1]])
print c
print qr(c)
#奇异值分解
d = np.array([[1, -1], [-2, 2], [2, -2]])
print svd(d)
#线性方程求解
#3*x+1*y=9
#1*x+2*y=8
e = np.array([[3, 1], [1, 2]])
f = np.array([9, 8]) 
print solve(e, f)

运行结果：

[[1 2]
 [3 4]]
[[1 1]
 [2 2]]
[1 4]
[[ 5  5]
 [11 11]]
5
-2.0
(array([-0.37228132,  5.37228132]), array([[-0.82456484, -0.41597356],
       [ 0.56576746, -0.90937671]]))
[[-2.   1. ]
 [ 1.5 -0.5]]
[[-2.   1. ]
 [ 1.5 -0.5]]
[[1 0 0]
 [1 1 0]
 [1 1 1]
 [1 1 1]]
(array([[-0.5       ,  0.8660254 ,  0.        ],
       [-0.5       , -0.28867513,  0.81649658],
       [-0.5       , -0.28867513, -0.40824829],
       [-0.5       , -0.28867513, -0.40824829]]), array([[-2.        , -1.5       , -1.        ],
       [ 0.        , -0.8660254 , -0.57735027],
       [ 0.        ,  0.        , -0.81649658]]))
(array([[-0.33333333,  0.66666667, -0.66666667],
       [ 0.66666667,  0.66666667,  0.33333333],
       [-0.66666667,  0.33333333,  0.66666667]]), 
 array([ 4.24264069,  0.        ]), 
 array([[-0.70710678,  0.70710678],
       [ 0.70710678,  0.70710678]]))
[ 2.  3.]

5 NumPy的random函数

随机数生成

类型

说明

seed

确定随机数生成?的种子

permutation

返回一个序列的随机排列或返回一个随机排列的返回

shuffle

对一个序列就地随机乱序

rand

产生均匀分布的样本值

randint

从给定的上下限范围内随机选取整数

randn

产生正态分布（平均值为0，标准差为1）

binomial

产生二项分布的样本值

normal

产生正态（高斯）分布的样本值

beta

产生Beta分布的样本值

chisquare

产生卡方分布的样本值

gamma

产Gamma分布的样本值

uniform

产生在[0, 1]中均匀分布的样本值

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np

np.random.seed(10)
print np.random.random()
#0-10的数组
print np.random.permutation(10)
#打乱数组的顺序
a = range(6)
print a
np.random.shuffle(a)
print a
#均匀分布样本
print np.random.rand(4, 4)
#10-20的随机整数
print np.random.randint(10, 20) 
#正态分布
print np.random.randn(2, 4)
#二项分布
n,p=10,.5
print np.random.binomial(n, p, 10) 
#正态分布
mu, sigma = 0, 0.1
print np.random.normal(mu, sigma, 10) 
#Gamma分布的样本值
shape, scale = 2., 2
print np.random.gamma(shape, scale, 10) 
#产生在[0, 1]中均匀分布的样本值
print np.random.uniform(-1, 0, 10)

运行结果：

0.771320643267
[2 6 8 5 7 9 3 1 0 4]
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
[4, 3, 5, 0, 2, 1]
[[ 0.26360285  0.15037787  0.68381843  0.81660184]
 [ 0.33607158  0.89081653  0.19812181  0.03061665]
 [ 0.87761494  0.72743551  0.54088093  0.13145815]
 [ 0.41366737  0.77872881  0.58390137  0.18263144]]
19
[[ 1.99652279 -1.11867153  2.18032831  0.19046688]
 [ 1.2616859   0.41765968  0.89395769  0.04735517]]
[4 3 4 3 7 2 6 5 6 4]
[-0.03896465  0.09372965 -0.08169742  0.10196154 -0.03414363  0.07512814
 -0.03622518 -0.11291313 -0.03497105 -0.10527265]
[ 7.86128574  2.90912083  3.54093073  6.31143809  1.91601924  2.79290514
  0.51218382  1.85868267  4.69867246  4.25069805]
[-0.48653337 -0.40216335 -0.73778434 -0.69912869 -0.97460022 -0.69693744
 -0.75792412 -0.44242181 -0.43449298 -0.52486775]

这里应该是结合图形化的，还没学就直接打印出数据，后续结合matplotlib，可以非常直观。


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标签: python机器学习
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