numpy，matplotilib学习（菜鸟教程）

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Matplotlib 教程 | 菜鸟教程

numpy模块

numpy.nditer

NumPy 迭代器对象 numpy.nditer 提供了一种灵活访问一个或者多个数组元素的方式。

• for x in np.nditer(a, order='F'):Fortran order，即是列序优先；
• for x in np.nditer(a, order='C'):C order，即是行序优先；

 

修改数组中元素的值

nditer 对象有另一个可选参数 op_flags。 默认情况下，nditer 将视待迭代遍历的数组为只读对象（read-only），为了在遍历数组的同时，实现对数组元素值的修改，必须指定 readwrite 或者 writeonly 的模式。

numpy.ndarray.flat

numpy.ndarray.flat 是一个数组元素迭代器

numpy.ndarray.flatten

numpy.ndarray.flatten 返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组，格式如下：

ndarray.flatten(order='C')

参数说明：

• order：'C' -- 按行，'F' -- 按列，'A' -- 原顺序，'K' -- 元素在内存中的出现顺序。

numpy.ravel

numpy.ravel() 展平的数组元素，顺序通常是"C风格"，返回的是数组视图（view，有点类似 C/C++引用reference的意味），修改会影响原始数组。

该函数接收两个参数：

numpy.ravel(a, order='C')

参数说明：

• order：'C' -- 按行，'F' -- 按列，'A' -- 原顺序，'K' -- 元素在内存中的出现顺序。

连接数组

函数	描述
concatenate	连接沿现有轴的数组序列
stack	沿着新的轴加入一系列数组。
hstack	水平堆叠序列中的数组（列方向）
vstack	竖直堆叠序列中的数组（行方向）

分割数组

函数	数组及操作
split	将一个数组分割为多个子数组
hsplit	将一个数组水平分割为多个子数组（按列）
vsplit	将一个数组垂直分割为多个子数组（按行）

数组元素的添加与删除

函数	元素及描述
resize	返回指定形状的新数组
append	将值添加到数组末尾
insert	沿指定轴将值插入到指定下标之前
delete	删掉某个轴的子数组，并返回删除后的新数组
unique	查找数组内的唯一元素

NumPy 字符串函数

以下函数用于对 dtype 为 numpy.string_ 或 numpy.unicode_ 的数组执行向量化字符串操作。 它们基于 Python 内置库中的标准字符串函数。

这些函数在字符数组类（numpy.char）中定义。

函数	描述
add()	对两个数组的逐个字符串元素进行连接
multiply()	返回按元素多重连接后的字符串
center()	居中字符串
capitalize()	将字符串第一个字母转换为大写
title()	将字符串的每个单词的第一个字母转换为大写
lower()	数组元素转换为小写
upper()	数组元素转换为大写
split()	指定分隔符对字符串进行分割，并返回数组列表
splitlines()	返回元素中的行列表，以换行符分割
strip()	移除元素开头或者结尾处的特定字符
join()	通过指定分隔符来连接数组中的元素
replace()	使用新字符串替换字符串中的所有子字符串
decode()	数组元素依次调用str.decode
encode()	数组元素依次调用str.encode

最值函数

numpy.amin() 和 numpy.amax()：从数组中查找最小元素，最大元素

numpy.amin() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值。

numpy.amin(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)

参数说明：

• a: 输入的数组，可以是一个NumPy数组或类似数组的对象。
• axis: 可选参数，用于指定在哪个轴上计算最小值。如果不提供此参数，则返回整个数组的最小值。可以是一个整数表示轴的索引，也可以是一个元组表示多个轴。
• out: 可选参数，用于指定结果的存储位置。
• keepdims: 可选参数，如果为True，将保持结果数组的维度数目与输入数组相同。如果为False（默认值），则会去除计算后维度为1的轴。
• initial: 可选参数，用于指定一个初始值，然后在数组的元素上计算最小值。
• where: 可选参数，一个布尔数组，用于指定仅考虑满足条件的元素。

numpy.argmax() 和 numpy.argmin()

numpy.argmax() 和 numpy.argmin()函数分别沿给定轴返回最大和最小元素的索引。

条件筛选函数

numpy.where()

numpy.where() 函数返回输入数组中满足给定条件的元素的索引。

numpy.nonzero()

numpy.nonzero() 函数返回输入数组中非零元素的索引。

NumPy 线性代数

NumPy 提供了线性代数函数库 linalg，该库包含了线性代数所需的所有功能，可以看看下面的说明：

函数	描述
dot	两个数组的点积，即元素对应相乘。
vdot	两个向量的点积
inner	两个数组的内积
matmul	两个数组的矩阵积
determinant	数组的行列式
solve	求解线性矩阵方程
inv	计算矩阵的乘法逆矩阵

NumPy 矩阵库(Matrix)

NumPy 中包含了一个矩阵库 numpy.matlib，该模块中的函数返回的是一个矩阵，而不是 ndarray 对象。

1.matlib.empty()

matlib.empty() 函数返回一个新的矩阵，

2.numpy.matlib.zeros()

numpy.matlib.zeros() 函数创建一个以 0 填充的矩阵。

3.numpy.matlib.ones()

numpy.matlib.ones()函数创建一个以 1 填充的矩阵。

4.numpy.matlib.eye()

numpy.matlib.eye() 函数返回一个矩阵，对角线元素为 1，其他位置为零。

5.numpy.matlib.identity()

numpy.matlib.identity() 函数返回给定大小的单位矩阵。单位矩阵是个方阵，从左上角到右下角的对角线（称为主对角线）上的元素均为 1，除此以外全都为 0。

6.numpy.matlib.rand()

numpy.matlib.rand() 函数创建一个给定大小的矩阵，数据是随机填充的。

NumPy IO

Numpy 可以读写磁盘上的文本数据或二进制数据。

NumPy 为 ndarray 对象引入了一个简单的文件格式：npy。

npy 文件用于存储重建 ndarray 所需的数据、图形、dtype 和其他信息。

常用的 IO 函数有：

• load() 和 save() 函数是读写文件数组数据的两个主要函数，默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 .npy 的文件中。
• savez() 函数用于将多个数组写入文件，默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 .npz 的文件中。
• loadtxt() 和 savetxt() 函数处理正常的文本文件(.txt 等) 【txt文件里保存的是数字才可】
  例如：
• 

 Matplotlib 绘图标记

fmt 参数

fmt 参数定义了基本格式，如标记、线条样式和颜色。

fmt = '[marker][line][color]'
例如 o:r，o 表示实心圆标记，: 表示虚线，r 表示颜色为红色。

绘图过程如果我们想要给坐标自定义一些不一样的标记，就可以使用 plot() 方法的 marker 参数来定义。

例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npypoints = np.array([1,3,4,5,8,9,6,1,3,4,5,2,4])plt.plot(ypoints, marker = '^')
plt.show()

marker 可以定义的符号如下：

标记	符号	描述
"."		点
","		像素点
"o"		实心圆
"v"		下三角
"^"		上三角
"<"		左三角
">"		右三角
"1"		下三叉
"2"		上三叉
"3"		左三叉
"4"		右三叉
"8"		八角形
"s"		正方形
"p"		五边形
"P"		加号（填充）
"*"		星号
"h"		六边形 1
"H"		六边形 2
"+"		加号
"x"		乘号 x
"X"		乘号 x (填充)
"D"		菱形
"d"		瘦菱形
"|"		竖线
"_"		横线
0 (TICKLEFT)		左横线
1 (TICKRIGHT)		右横线
2 (TICKUP)		上竖线
3 (TICKDOWN)		下竖线
4 (CARETLEFT)		左箭头
5 (CARETRIGHT)		右箭头
6 (CARETUP)		上箭头
7 (CARETDOWN)		下箭头
8 (CARETLEFTBASE)		左箭头 (中间点为基准)
9 (CARETRIGHTBASE)		右箭头 (中间点为基准)
10 (CARETUPBASE)		上箭头 (中间点为基准)
11 (CARETDOWNBASE)		下箭头 (中间点为基准)
"None", " " or ""		没有任何标记
'$...$'		渲染指定的字符。例如 "$f$" 以字母 f 为标记。

 绘图过程如果我们自定义线的样式，包括线的类型、颜色和大小等。

线的类型

线的类型可以使用 linestyle 参数来定义，简写为 ls。

线的颜色

线的颜色可以使用 color 参数来定义，简写为 c。

线的宽度

线的宽度可以使用 linewidth 参数来定义，简写为 lw，值可以是浮点数，如：1、2.0、5.67 等。

多条线

plot() 方法中可以包含多对 x,y 值来绘制多条线。

grid() 方法

我们可以使用 pyplot 中的 grid() 方法来设置图表中的网格线。