一、了解数据清洗

真实数据中，包含了很多大量的缺失值，大量的噪音，也有人为因素录入错误，所以不利于算法模型的训练。

二、了解numpy库

1. 发展：

2. 安装：

方法一：

方法二：
安装anacond

3. 特性

三、NumPy-Ndarray对象

NumPy 的核心是 ndarray 对象，这个对象封装了同质数据类型的n维数组。（数组，即为有序的元素
序列）
ndarray 是 n-dimension-array 的简写。
NumPy 约定俗成的导入方式如下：

import numpy as np

#全部行都能输出
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"

1. 方法一 : np.array函数
   创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数即可：

numpy.array()

#创建一维数组
arr1 = np.array([1, 3.14, -5, 2, 6.2, 0])  #要生成的array中的元素必须打包到一个序列作
为一个参数传入函数中
arr1

array([ 1. , 3.14, -5. , 2. , 6.2 , 0. ])

#创建二维数组
arr2 = np.array([[5,6,7,8,9],[4,3,2,1,0]])
arr2

array([[5, 6, 7, 8, 9],
   [4, 3, 2, 1, 0]])

#通过ndmin参数控制生成数组的维度
arr3 = np.array([1,2,3,4,5], ndmin=2)
arr3

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

2. 方法二 : 随机数函数生成array
   用随机整数函数生成array时,设置参数size来控制array的维度

import numpy as np

#创建一维数组
arr4 = np.random.randint(10,size=(4,))  #必须设置size参数,否则只生成一个随机数
arr4

array([2, 8, 7, 2])

#创建二维数组
arr5 = np.random.randint(20,size=(4,5))
arr5

array([[17, 11, 15, 5, 7],
[ 3, 6, 4, 10, 11],
[19, 7, 6, 10, 1],
[ 3, 5, 4, 14, 6]])

#元素取值从0到1服从均匀分布
np.random.rand(2,3,4)

array([[[0.28786882, 0.11619332, 0.18172704, 0.49428977],
[0.56576513, 0.22183517, 0.76749117, 0.57730807],
[0.16782331, 0.36747137, 0.46867358, 0.65426618]],
[[0.79308974, 0.66306179, 0.61302969, 0.990852 ],
[0.1194848 , 0.14856478, 0.85228103, 0.50952588],
[0.21726993, 0.99326629, 0.31529748, 0.25873317]]])

np.random.uniform(size = (2,3)) #默认生成从0~1的均匀分布,可以通过参数设置随机数生成范围

array([[0.80917529, 0.35367538, 0.46784249], [0.27417326,
0.79820039, 0.81413841]])

np.random.uniform(1,10,size = (2,3)) #默认生成从0~1的均匀分布,可以通过参数设置随机数生成
范围

array([[9.5328138 , 8.40596176, 5.63625209], [2.98898338,
7.71968267, 4.88383993]])

#元素取值从[0,1)随机浮点数并服从连续均匀分布,参数为元组形式
np.random.random((2,3))

array([[0.88830375, 0.9411933 , 0.50301225], [0.70204204,
0.70654201, 0.48102176]])

#元素取值服从标准正态分布
np.random.randn(2,3)

array([[-0.08393274, 0.52225887, 1.12151161], [-0.7584035 ,
0.17067587, 0.34958916]])

3. 方法三 : 用arange函数创建array
   可以用reshape函数来控制生成array的维度

#创建一维数组
arr6 = np.arange(1,10)  #还可以设置步长
arr6

array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

#创建二维数组
arr7 = np.arange .(12).reshape((3,4))
arr7

array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]])

• 方法四 : 创建特殊数组函数:

• np.zeros 全0数组

• np.ones 全1数组

• np.full 按照某一数组的形状生成数组

• np.linspace 线性序列数组(元素之间等差)

• np.eye 单位矩阵数组

• np.diag 对角矩阵数组

全0数组

#一维全0数组
np.zeros(5)

array([0., 0., 0., 0., 0.])

#指定形状的全0数组
np.zeros((3,3),dtype=float)

array([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.]])

全1数组

#一维全1数组
np.ones(5)

array([1., 1., 1., 1., 1.])

#指定形状的全1数组
np.ones((3,3))

array([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]])

全n数组

#创建一维全n数组
np.full((3,),3)

array([3, 3, 3])

#创建指定形状的全n数组
np.full((3,3),3)

array([[3, 3, 3], [3, 3, 3], [3, 3, 3]])

线性序列数组,所有元素组成一个等差数列

#创建线性序列,可以倒序,起始值大于终止值
np.linspace(10,5,5)

array([10. , 8.75, 7.5 , 6.25, 5. ])

#linspace创建的array需要通过reshape函数改变形状维度,不能和retstep参数一起使用
np.linspace(0,50,21).reshape(3,7)

array([[ 0. , 2.5, 5. , 7.5, 10. , 12.5, 15. ], [17.5, 20. , 22.5,
25. , 27.5, 30. , 32.5], [35. , 37.5, 40. , 42.5, 45. , 47.5, 50. ]])

#显示步长
np.linspace(0,50,5,retstep=True) 

(array([ 0. , 12.5, 25. , 37.5, 50. ]), 12.5)

#默认包含终止值,通过endpoint参数控制是否包含终止值
np.linspace(0,50,5,retstep=True, endpoint=False)

(array([ 0., 10., 20., 30., 40.]), 10.0)

三、数组的属性

1.了解

2、数组的属性

• ndarray.shape 返回一个包含数组维度的元组
• ndarray.dtype 返回数组元素的类型
• ndarray.ndim 返回数组的维数
• ndarray.size 返回数组中包含元素的个数

#为了确保大家都能生成一样的数组, 我们先设置随机数种子 np.random.seed(123) arr8 = np.random.randn(6) # 一维数组 arr9 = np.random.randint(10, size=(2, 3)) # 二维数组 arr10 = np.random.randint(10, size=(2,3,4)) # 三维数组

arr8 
arr9 
arr10

#查看数组的形状 
arr8.shape 
arr9.shape 
arr10.shape

#查看数组中元素的类型 
arr8.dtype 
arr9.dtype 
arr10.dtype

#查看维度 
arr8.ndim 
arr9.ndim 
arr10.ndim

#查看元素个数 
arr8.size 
arr9.size 
arr10.size

四、NumPy的矢量化功能

1. ndarray和Python原生序列的区别
   NumPy 数组在创建时有固定的大小，不同于Python列表（可以动态改变)。
   NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，计算速度更快。
   数组的元素如果也是数组（可以是 Python 的原生 array，也可以是 ndarray）的情况下，则构成了多
   维数组。
2. NumPy的矢量化(向量化)功能

• 数组表达式替换显式循环的做法通常称为向量化

将一个二维数组 a 的每个元素与长度相同的另外一个数组 b 中相应位置的元素相乘,使用 Python 原生 的数组实现如下

a = [1,2,3] 
b = [4,5,6] 
a
b

c = []
 for i in range(3): 
     c.append(a[i]+b[i])

c=a*b #这样写可以么？
使用NumPy实现a与b的对应元素相乘

arr11 = np.array(a) 
arr12 = np.array(b) 
arr11 
arr12

#实现对应元素相乘 
arr11*arr12

#实现对应元素相加 
arr11+arr12

#所有元素对一个数值的加减乘除 
arr11+1

arr11*2

矢量化代码有很多优点，其中包括：

• 矢量化代码更简洁易读
• 更少的代码行通常意味着更少的错误
• 执行效率高，运行速度快

五、ndarray的各种变换操作

1. 数组的维度变换

arr13 = np.random.randint(1, 100,(2, 2))
 arr13

# reshape返回调整后的数组形状,不改变原数组 
arr13.reshape(1,4)

arr13.shape

arr14 = arr13.copy()

arr14.shape

#resize返回调整后的形状,改变原数组 
arr14.resize(4,1)

arr14.shape

2. 数组的类型变换

#tolist不改变原数组,将高维数组转换为嵌套列表,一维数组转换为列表 
arr14.tolist()

list(arr14)

type(arr1.tolist())

3. 数组内元素类型的变换

arr13.dtype

#astype不改变原数组 
arr13.astype(float)

arr13.astype(str)

五、广播

如果满足以下条件之一，那么数组被称为可广播的。

• 如果数组不具有相同的秩，则将较低等级数组的形状维度添加1，直到两个形状具有相同的大小.
• 其中一个数组的维度大小和元素个数为1，相当于对单个标量进行广播
• 在一个数组的大小为1且另一个数组的大小大于1的任何维度中，第一个数组的行为就像沿着该维 度复制一样

给出广播示意图

#列数相同,一行加多行

a=np.arange(3) 

aarray([0, 1, 2])

 b=np.array([1])
  b

array([1])

  #第一幅图 
  a+b 

array([1, 2, 3])

#第一幅图 
a+1 

array([1, 2, 3])

c = np.ones((3,3)) 
c

#第二幅图 
a+c

d=a[:,np.newaxis] 
d

#第三幅图 
a+d

#单个标量和数组的运算
 b+1

#不满足广播条件的数组无法进行广播 
e= np.arange(4).reshape(2,2)
 e

a+e

e+b 
#b广播到和e相同的形状