python3 numpy的一些小知识点

cnblogs 2024-09-30 15:09:00 阅读 91

简介

一个用python实现的科学计算,包括:

1、一个强大的N维数组对象Array;

2、比较成熟的(广播)函数库;

3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包;

4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。

numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。NumPy(Numeric Python)提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如:Lawrence Livermore,NASA用其处理一些本来使用C++,Fortran或Matlab等所做的任务。

NumPy 的前身为 Numeric ,最早由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发,2005 年,Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色,并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。

使用方法

NumPy 是一个强大的 Python 库,广泛用于科学计算和数据处理。以下是一些 NumPy 在数据处理时常用的主要函数,以及使用时的注意事项:

主要函数

  1. 数组创建

    • <code>np.array(): 从列表或元组创建数组。li>
    • np.zeros(): 创建全零数组。
    • np.ones(): 创建全一数组。
    • np.arange(): 创建等间隔的数组。
    • np.linspace(): 创建指定数量的等间隔数组。
  2. 数组操作

    • np.reshape(): 改变数组的形状。
    • np.flatten(): 将多维数组展平为一维数组。
    • np.transpose(): 转置数组。
    • np.concatenate(): 连接多个数组。
    • np.split(): 分割数组。
  3. 数组运算

    • np.add(), np.subtract(), np.multiply(), np.divide(): 基本的算术运算。
    • np.dot(): 矩阵乘法。
    • np.sum(): 计算数组的和。
    • np.mean(): 计算数组的均值。
    • np.std(): 计算标准差。
    • np.min(), np.max(): 计算最小值和最大值。
  4. 索引和切片

    • 使用 [] 进行数组索引。
    • 使用 : 进行切片。
    • 布尔索引:通过条件生成布尔数组来筛选数据。
  5. 线性代数

    • np.linalg.inv(): 计算矩阵的逆。
    • np.linalg.det(): 计算矩阵的行列式。
    • np.linalg.eig(): 计算特征值和特征向量。
  6. 随机数生成

    • np.random.rand(): 生成均匀分布的随机数。
    • np.random.randn(): 生成标准正态分布的随机数。
    • np.random.randint(): 生成指定范围内的随机整数。

使用注意事项

  1. 数组维度:确保在进行运算时,数组的维度和形状是兼容的。使用 reshape()expand_dims() 可以帮助调整数组的形状。

  2. 数据类型:NumPy 数组的元素类型是固定的,确保在创建数组时指定合适的数据类型(如 dtype),以避免意外的数据类型转换。

  3. 内存管理:NumPy 数组通常比 Python 列表占用更少的内存,但在处理非常大的数组时,仍需注意内存使用情况。使用 np.memmap() 可以处理超出内存限制的数组。

  4. 广播机制:NumPy 支持广播(broadcasting),这允许不同形状的数组进行运算。理解广播规则可以帮助你更有效地进行数据处理。

  5. 避免循环:尽量避免使用 Python 的 for 循环来处理 NumPy 数组,使用向量化操作(如数组运算)可以显著提高性能。

  6. 随机数种子:在进行随机数生成时,如果需要可重复的结果,可以使用 np.random.seed() 设置随机数种子。

  7. 使用文档:NumPy 有丰富的文档和示例,遇到问题时可以参考官方文档(NumPy Documentation)。

知识点

NumPy 是 Python 数据科学和机器学习领域中的核心库之一,因此它经常成为面试中的话题。以下是一些关于 NumPy 的高频面试题目以及相应的答案:

NumPy 中的 ndarray 是什么?

ndarray 是 NumPy 中的一个核心对象,用于存储同质类型的元素(如整数、浮点数等)。它是一个多维数组,可以进行高效的元素级操作。

如何创建一个形状为 (3, 4) 的 NumPy 数组,并且用 0 填充?

答案:

import numpy as np

array = np.zeros((3, 4))

这将创建一个 3 行 4 列的数组,所有元素都是 0。

如何获取 NumPy 数组的形状?

import numpy as np

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

shape = array.shape

shape 属性会返回一个元组,表示数组的形状。

如何改变 NumPy 数组的形状而不改变其数据?

import numpy as np

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

reshaped_array = array.reshape(3, 2)

这将把原数组改变为 3 行 2 列的形状。

如何将 Python 列表转换为 NumPy 数组?

使用 np.array() 函数可以将 Python 列表转换为 NumPy 数组。

如何计算 NumPy 数组的均值、标准差和方差?

分别使用 np.mean()、np.std() 和 np.var() 函数。例如均值计算如下:

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

mean_value = np.mean(array)

np.mean() 函数可以计算数组的均值。

如何在 NumPy 数组中进行元素级别的操作?

NumPy 支持元素级别的操作,这意味着你可以对数组中的每个元素应用算术运算或其他函数。例如:

import numpy as np

array1 = np.array([1, 2, 3])

array2 = np.array([4, 5, 6])

added_array = array1 + array2

这将返回一个新数组 [5, 7, 9]

如何使用 NumPy 生成随机数?

import numpy as np

random_array = np.random.rand(3, 4)

np.random.rand() 函数可以生成一个给定形状的数组,其元素是从 [0, 1) 区间内均匀分布的随机数。

如何检查一个 NumPy 数组是否包含任何 NaN 值?

import numpy as np

array = np.array([1, 2, np.nan, 4])

contains_nan = np.isnan(array)

np.isnan() 函数可以返回一个布尔数组,指示哪些位置是 NaN。

如何在 NumPy 数组中进行条件筛选?

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

filtered_array = array[array > 2]

这将返回一个新数组 [3, 4, 5],包含所有大于 2 的元素。

解释 NumPy 中的 dtype

在 NumPy 中,dtype 是一个非常重要的概念,它代表数据类型(Data Type)。每个 NumPy 数组都有一个与之相关的 dtype,它指定了数组中每个元素的数据类型。这有助于 NumPy 在内存中有效地存储和处理数据。

dtype 的关键点

  1. 同质性:NumPy 数组是同质的,这意味着数组中的所有元素都必须是相同的数据类型。dtype 确保了这一点。

  2. 内存效率:通过指定 dtype,可以控制数组在内存中的存储方式,从而提高内存使用效率。

  3. 操作优化:不同的数据类型可能会影响数组操作的性能。例如,整数和浮点数的操作速度可能不同。

  4. 类型转换:如果创建数组时没有指定 dtype,NumPy 会根据数组元素的类型自动推断 dtype。但是,如果需要,也可以显式指定 dtype

  5. 类型安全:在执行数组操作时,确保所有元素的数据类型一致可以避免类型不匹配的错误。

常见的 NumPy 数据类型:

  • np.int32:32位整数
  • np.int64:64位整数
  • np.float32:32位浮点数
  • np.float64:64位浮点数(双精度)
  • np.bool_:布尔类型(True 或 False)
  • np.complex64:复数,实部和虚部各占32位
  • np.complex128:复数,实部和虚部各占64位
  • np.object:Python 对象
  • np.string_:字符串类型
  • np.datetime64:日期时间类型

示例

创建一个具有特定 dtype 的 NumPy 数组:

import numpy as np

# 创建一个整数类型的数组

int_array = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)

print(int_array.dtype) # 输出:int32

# 创建一个浮点数类型的数组

float_array = np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype=np.float64)

print(float_array.dtype) # 输出:float64

# 创建一个布尔类型的数组

bool_array = np.array([True, False, True], dtype=bool)

print(bool_array.dtype) # 输出:bool

注意事项

  • 当执行数组操作时,如果涉及不同 dtype 的数组,NumPy 通常会执行类型提升(type casting),以确保结果数组的数据类型能够容纳所有可能的值。
  • 显式指定 dtype 可以帮助避免不必要的类型转换,从而提高代码的性能和可读性。
  • 在处理大数据集时,合理选择 dtype 可以显著减少内存使用,提高处理速度。

dtype 是 NumPy 数组的一个重要属性,了解和正确使用 dtype 对于进行高效的数值计算至关重要。

为什么 NumPy 比 Python 原生列表更快?

  1. 数据存储

    • NumPy 数组在内存中以连续块的形式存储数据,这意味着数组中的元素是紧密排列的。这种连续存储方式使得 CPU 缓存能够更有效地工作,因为当访问数组中的一个元素时,相邻的元素也会被加载到缓存中。
    • Python 原生列表存储的是对象的引用,这些对象可能散布在内存的任何地方,这导致了更多的内存访问延迟。
  2. 数据类型

    • NumPy 数组中的元素都是同质的,这意味着它们具有相同的数据类型,这使得 NumPy 可以优化内存使用和计算操作。
    • Python 列表可以包含不同类型的元素,这增加了内存使用的复杂性。
  3. 操作优化

    • NumPy 是用 C 语言编写的,它的数组操作是用低级语言实现的,这使得操作非常快速和高效。
    • Python 列表的操作是用 Python 这门高级语言实现的,这通常涉及到更多的函数调用和解释器开销。
  4. 向量化操作

    • NumPy 支持向量化操作,这意味着可以一次性对数组的多个元素执行操作,而不需要使用循环。这些操作是用 C 语言编写的,可以被编译成机器代码,从而实现高性能。
    • Python 列表通常需要使用循环来迭代元素,这增加了额外的开销。
  5. 广播机制

    • NumPy 的广播机制允许不同形状的数组在算术操作中协同工作,而不需要显式地进行元素级别的循环。
  6. 算法实现

    • NumPy 的算法实现通常更加优化,因为它们是专门为数值计算设计的。
  7. 并行处理

    • 对于某些操作,NumPy 可以利用并行处理来进一步提高性能,尤其是在多核处理器上。
  8. 内存管理

    • NumPy 在创建数组时,会明确指定数据类型和大小,这有助于减少内存分配和回收的开销。
  9. 缓存效率

    • 由于 NumPy 数组的连续内存分配,现代 CPU 的缓存机制能够更有效地工作,因为数据访问模式更加局部化。
  10. 避免Python解释器开销

    • Python 列表的操作需要 Python 解释器的介入,而 NumPy 操作很多都是直接在底层执行,避免了解释器的开销。

如何优化 NumPy 代码的性能?

答案:使用向量化操作而不是循环,避免不必要地复制数据,使用适当的数据类型,以及并行处理(如使用 np.dot 替代 for 循环计算点积)。

解释 NumPy 中的广播机制。

NumPy 中的广播(Broadcasting)机制是一种强大的功能,它允许不同形状的数组在数学运算中协同工作,而不需要显式地匹配它们的形状。广播机制遵循以下规则:

  1. 维度对齐:从左到右比较两个数组的维度,确保它们的维度是对齐的。这意味着较短数组的前面会填充1(例如,(3,) 被视为 (1, 3))。

  2. 维度扩展:如果两个数组在某个维度的大小不一致,那么较小数组的形状会在该维度上被扩展以匹配较大数组。这是通过复制较小数组的维度值来实现的。

  3. 形状比较:从尾部维度(最右边的维度)开始,逐个维度比较两个数组的形状。如果两个维度相等,或其中一个维度为1,则认为它们是兼容的。

  4. 复制扩展:如果一个数组的维度大小为1,而另一个数组的维度大小大于1,则将维度大小为1的数组复制扩展到与另一个数组相同的维度大小。

  5. 广播结果:如果两个数组在所有维度上都兼容,那么它们就可以进行广播,从而形成一个新的数组形状,用于计算。

例如:

import numpy as np

# 创建两个数组

a = np.array([1, 2, 3]) # 形状为 (3,)

b = np.array([[1], [2], [3]]) # 形状为 (3, 1)

# 广播相加

c = a + b # 结果是一个形状为 (3, 3) 的数组

print(c)

# 输出:

# [[2 2 2]

# [3 3 3]

# [4 4 4]]

在这个例子中,a 的形状是 (3,)b 的形状是 (3, 1)。根据广播规则,a 被扩展到 (3, 3)b 也被扩展到 (3, 3),然后进行逐元素相加。

广播机制使得 NumPy 在执行元素级操作时非常高效,因为它避免了不必要的数组复制和循环。然而,它也有潜在的缺点,比如有时可能会导致意外的结果,特别是在数组形状复杂或操作不明确时。因此,理解广播机制对于编写清晰、高效的 NumPy 代码至关重要。

在机器学习中,如何使用 NumPy 进行特征缩放?

在机器学习中,特征缩放是一种重要的预处理步骤,它有助于改善模型的性能和收敛速度。特征缩放包括多种技术,其中最常见的是最小-最大归一化(Min-Max Scaling)和标准化(Standardization)。以下是如何使用 NumPy 进行这两种特征缩放的方法:

最小-最大归一化(Min-Max Scaling)

最小-最大归一化将特征缩放到一个指定的范围,通常是 [0, 1]。这种方法对于保持数据中的特征比例很有用。

import numpy as np

# 假设 X 是一个形状为 (n_samples, n_features) 的数据数组

X = np.array([[1, 2, 3],

[4, 5, 6],

[7, 8, 9]])

# 计算每个特征的最小值和最大值

X_min = X.min(axis=0)

X_max = X.max(axis=0)

# 执行最小-最大归一化

X_scaled = (X - X_min) / (X_max - X_min)

print(X_scaled)

标准化(Standardization)

标准化(也称为 Z-score 归一化)将特征缩放,使得它们的均值为 0,标准差为 1。这有助于确保不同特征的尺度不会影响模型的优化过程。

# 假设 X 是一个形状为 (n_samples, n_features) 的数据数组

X = np.array([[1, 2, 3],

[4, 5, 6],

[7, 8, 9]])

# 计算每个特征的均值和标准差

X_mean = X.mean(axis=0)

X_std = X.std(axis=0)

# 执行标准化

X_standardized = (X - X_mean) / X_std

print(X_standardized)

注意事项

  1. 避免数据泄露:在训练集上计算用于缩放的参数(如最小值、最大值、均值和标准差)时,应确保不要使用测试集或验证集的数据,这被称为数据泄露。

  2. 保存缩放参数:在训练集上训练模型后,应该保存用于特征缩放的参数(最小值、最大值、均值和标准差),以便在测试集或生产环境中对新数据进行相同的缩放。

  3. 选择缩放方法:不同的模型可能对特征缩放的敏感度不同。例如,距离基模型(如 K-最近邻和 SVM)通常会从缩放中受益,而树基模型(如决策树和随机森林)通常不需要特征缩放。

  4. 处理缺失值:在进行特征缩放之前,应该处理数据中的缺失值,因为它们可能会影响均值和标准差的计算。

使用 NumPy 进行特征缩放是直接且高效的,但请注意,NumPy 不提供内置的函数来自动应用这些缩放技术。在实践中,scikit-learn 库提供了更高级的特征缩放方法,如 MinMaxScalerStandardScaler,它们可以更方便地处理这些问题。

如何使用 NumPy 进行主成分分析(PCA)?

步骤 1: 准备数据

首先,你需要一个形状为 (n_samples, n_features) 的数据数组。

import numpy as np

# 示例数据

X = np.array([[1, 2, 3],

[4, 5, 6],

[7, 8, 9]])

步骤 2: 数据标准化

PCA 对数据的尺度非常敏感,因此通常需要先标准化数据。

X_centered = X - np.mean(X, axis=0)

X_std = np.std(X_centered, axis=0)

X_normalized = X_centered / X_std

步骤 3: 计算协方差矩阵

协方差矩阵用于找到数据的主成分。

cov_matrix = np.cov(X_normalized.T)

步骤 4: 计算特征值和特征向量

特征值和特征向量表示了数据的主成分方向。

eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(cov_matrix)

步骤 5: 选择主成分

选择最大的几个特征值对应的特征向量作为主成分。

# 按特征值大小降序排序特征向量

sorted_index = np.argsort(eigenvalues)[::-1]

principal_components = eigenvectors[:, sorted_index[:n_components]]

其中 n_components 是你想要保留的成分数量。

步骤 6: 转换数据

将原始数据投影到选定的主成分上。

X_pca = np.dot(X_normalized, principal_components)

使用 X_pca 可以得到降维后的数据。

NumPy PCA 示例代码

import numpy as np

# 示例数据

X = np.array([[1, 2, 3],

[4, 5, 6],

[7, 8, 9]])

# 标准化数据

X_centered = X - np.mean(X, axis=0)

X_std = np.std(X_centered, axis=0)

X_normalized = X_centered / X_std

# 计算协方差矩阵

cov_matrix = np.cov(X_normalized.T)

# 计算特征值和特征向量

eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(cov_matrix)

# 按特征值大小降序排序特征向量

sorted_index = np.argsort(eigenvalues)[::-1]

n_components = 2 # 选择前两个主成分

principal_components = eigenvectors[:, sorted_index[:n_components]]

# 转换数据

X_pca = np.dot(X_normalized, principal_components)

print(X_pca)

注意事项

  • 数据标准化是 PCA 的重要步骤,确保每个特征具有单位方差。
  • 在实践中,通常使用 scikit-learn 的 PCA 实现,因为它更高效、更方便,并且包含了更多的功能,如自动选择组件数量等。
  • NumPy 的 PCA 实现没有考虑奇异值分解(SVD),这在处理具有更多特征的数据时可能更有效。

使用 scikit-learn 的 PCA 实现非常简单:

from sklearn.decomposition import PCA

# 示例数据

X = np.array([[1, 2, 3],

[4, 5, 6],

[7, 8, 9]])

# 初始化 PCA,n_components 为需要保留的成分数量

pca = PCA(n_components=2)

# 对数据进行拟合和转换

X_pca = pca.fit_transform(X)

print(X_pca)

这种方法更加简洁,且 scikit-learn 会自动处理数据标准化和奇异值分解(SVD)。

如果有错误的地方欢迎大佬批评指正,谢谢



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