Numpy数组操作

数组广播机制：

数组与数的计算：

在Python列表中，想要对列表中所有的元素都加一个数，要么采用map函数，要么循环整个列表进行操作。但是NumPy中的数组可以直接在数组上进行操作。示例代码如下：

import numpy as np
a1 = np.random.random((3,4))
print(a1)
# 如果想要在a1数组上所有元素都乘以10，那么可以通过以下来实现
a2 = a1*10
print(a2)
# 也可以使用round让所有的元素只保留2位小数
a3 = a2.round(2)

以上例子是相乘，其实相加、相减、相除也都是类似的。

数组与数组的计算：

1.结构相同的数组之间的运算：

a1 = np.arange(0,24).reshape((3,8))
a2 = np.random.randint(1,10,size=(3,8))
a3 = a1 + a2 #相减/相除/相乘都是可以的
print(a1)
print(a2)
print(a3)

2.与行数相同并且只有1列的数组之间的运算：

a1 = np.random.randint(10,20,size=(3,8)) #3行8列
a2 = np.random.randint(1,10,size=(3,1)) #3行1列
a3 = a1 - a2 #行数相同，且a2只有1列，能互相运算
print(a3)

3.与列数相同并且只有1行的数组之间的运算：

a1 = np.random.randint(10,20,size=(3,8)) #3行8列
a2 = np.random.randint(1,10,size=(1,8))
a3 = a1 - a2
print(a3)

广播原则：

如果两个数组的后缘维度（trailing dimension，即从末尾开始算起的维度）的轴长度相符或其中一方的长度为1，则认为他们是广播兼容的。广播会在缺失和（或）长度为1的维度上进行。。看以下案例分析：

1.shape为(3,8,2)的数组能和(8,3)的数组进行运算吗？
分析：不能，因为按照广播原则，从后面往前面数，(3,8,2)和(8,3)中的2和3不相等，所以不能进行运算。

2.shape为(3,8,2)的数组能和(8,1)的数组进行运算吗？
分析：能，因为按照广播原则，从后面往前面数，(3,8,2)和(8,1)中的2和1虽然不相等，但是因为有一方的长度为1，所以能参与运算。

3.shape为(3,1,8)的数组能和(8,1)的数组进行运算吗？
分析：能，因为按照广播原则，从后面往前面数，(3,1,4)和(8,1)中的4和1虽然不相等且1和8不相等，但是因为这两项中有一方的长度为1，所以能参与运算。

数组形状的操作：

可以通过一些函数，非常方便的操作数组的形状。

reshape和resize方法：

两个方法都是用来修改数组形状的，但是有一些不同。

1.reshape是将数组转换成指定的形状，然后返回转换后的结果，对于原数组的形状是不会发生改变的。调用方式：

a1 = np.random.randint(0,10,size=(3,4))
a2 = a1.reshape((2,6)) #将修改后的结果返回，不会影响原数组本身

2.resize是将数组转换成指定的形状，会直接修改数组本身。并不会返回任何值。调用方式：

a1 = np.random.randint(0,10,size=(3,4))
a1.resize((2,6)) #a1本身发生了改变

flatten和ravel方法：

两个方法都是将多维数组转换为一维数组，但是有以下不同：

1.flatten是将数组转换为一维数组后，然后将这个拷贝返回回去，所以后续对这个返回值进行修改不会影响之前的数组。
2.ravel是将数组转换为一维数组后，将这个视图（可以理解为引用）返回回去，所以后续对这个返回值进行修改会影响之前的数组。
比如以下代码：

x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
x.flatten()[1] = 100 #此时的x[0]的位置元素还是1
x.ravel()[1] = 100 #此时x[0]的位置元素是100

不同数组的组合：

如果有多个数组想要组合在一起，也可以通过其中的一些函数来实现。

1.vstack：将数组按垂直方向进行叠加。数组的列数必须相同才能叠加。示例代码如下：

a1 = np.random.randint(0,10,size=(3,5))
a2 = np.random.randint(0,10,size=(1,5))
a3 = np.vstack([a1,a2])

2.hstack：将数组按水平方向进行叠加。数组的行必须相同才能叠加。示例代码如下：

a1 = np.random.randint(0,10,size=(3,2))
a2 = np.random.randint(0,10,size=(3,1))
a3 = np.hstack([a1,a2])

3.concatenate([],axis)：将两个数组进行叠加，但是具体是按水平方向还是按垂直方向。则要看axis的参数，如果axis=0，那么代表的是往垂直方向（行）叠加，如果axis=1，那么代表的是往水平方向（列）上叠加，如果axis=None，那么会将两个数组组合成一个一维数组。需要注意的是，如果往水平方向上叠加，那么行必须相同，如果是往垂直方向叠加，那么列必须相同。示例代码如下：

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]])
np.concatenate((a, b), axis=0)
# 结果：
array([[1, 2],
    [3, 4],
    [5, 6]])

np.concatenate((a, b.T), axis=1)
# 结果：
array([[1, 2, 5],
    [3, 4, 6]])

np.concatenate((a, b), axis=None)
# 结果：
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

数组的切割：

通过hsplit和vsplit以及array_split可以将一个数组进行切割。

1.hsplit：按照水平方向进行切割。用于指定分割成几列，可以使用数字来代表分成几部分，也可以使用数组来代表分割的地方。示例代码如下：

a1 = np.arange(16.0).reshape(4, 4)
np.hsplit(a1,2) #分割成两部分
>>> array([[ 0.,  1.],
     [ 4.,  5.],
     [ 8.,  9.],
     [12., 13.]]), array([[ 2.,  3.],
     [ 6.,  7.],
     [10., 11.],
     [14., 15.]])]

np.hsplit(a1,[1,2]) #代表在下标为1的地方切一刀，下标为2的地方切一刀，分成三部分
>>> [array([[ 0.],
     [ 4.],
     [ 8.],
     [12.]]), array([[ 1.],
     [ 5.],
     [ 9.],
     [13.]]), array([[ 2.,  3.],
     [ 6.,  7.],
     [10., 11.],
     [14., 15.]])]

2.vsplit：按照垂直方向进行切割。用于指定分割成几行，可以使用数字来代表分成几部分，也可以使用数组来代表分割的地方。示例代码如下：

np.vsplit(x,2) #代表按照行总共分成2个数组
>>> [array([[0., 1., 2., 3.],
     [4., 5., 6., 7.]]), array([[ 8.,  9., 10., 11.],
     [12., 13., 14., 15.]])]

np.vsplit(x,(1,2)) #代表按照行进行划分，在下标为1的地方和下标为2的地方分割
>>> [array([[0., 1., 2., 3.]]),
    array([[4., 5., 6., 7.]]),
    array([[ 8.,  9., 10., 11.],
           [12., 13., 14., 15.]])]

3.split/array_split(array,indicate_or_seciont,axis)：用于指定切割方式，在切割的时候需要指定是按照行还是按照列，axis=1代表按照列，axis=0代表按照行。示例代码如下：

np.array_split(x,2,axis=0) #按照垂直方向切割成2部分
>>> [array([[0., 1., 2., 3.],
     [4., 5., 6., 7.]]), array([[ 8.,  9., 10., 11.],
     [12., 13., 14., 15.]])]

数组（矩阵）转置和轴对换：

numpy中的数组其实就是线性代数中的矩阵。矩阵是可以进行转置的。ndarray有一个T属性，可以返回这个数组的转置的结果。示例代码如下：

a1 = np.arange(0,24).reshape((4,6))
a2 = a1.T
print(a2)

另外还有一个方法叫做transpose，这个方法返回的是一个View，也即修改返回值，会影响到原来数组。示例代码如下：

a1 = np.arange(0,24).reshape((4,6))
a2 = a1.transpose()

为什么要进行矩阵转置呢，有时候在做一些计算的时候需要用到。比如做矩阵的内积的时候。就必须将矩阵进行转置后再乘以之前的矩阵：

a1 = np.arange(0,24).reshape((4,6))
a2 = a1.T
print(a1.dot(a2))