第3章NumPy基础
本章学习目标
掌握创建ndarray对象的各种方法。
掌握ndarray对象索引、切片、拆分、合并等基本操作。
理解数组运算的广播机制。
掌握ndarray的各种运算及常用函数。
掌握基本的统计运算。
NumPy是Python科学计算和数值分析中最基本的扩展库，其前身是Jim Hugunin等于1995年开发的Numeric模块。2005年，Travis Oliphant在Numeric基础上综合了功能类似的Numarray模块的优点，并扩展了其他功能和特性，开发了NumPy的第1个版本。NumPy使用BSD许可证协议，源代码开放。NumPy功能强大，支持多维度的数组与矩阵运算，提供了大量的通用函数，支持线性代数运算、数值积分、傅里叶变换、统计计算及随机数生成等。同时，NumPy还为SciPy、Pandas等常用Python第三方库提供底层支持。
本章主要介绍NumPy中多维数组对象ndarray的创建、操作、常用函数、数组运算、统计分析等基本功能。NumPy是第三方库，所以并不包括在官方的Python发行版本中，可以使用pip命令下载安装，或是使用已经默认包含了NumPy、Pandas等常用三方库的Anaconda发行版本。在使用之前，需要用import语句显式地导入NumPy，出于方便的目的，在导入NumPy时可以起一个简化的别名，习惯上使用np，格式如下：
import numpy as np
3.1多维数组对象ndarray
NumPy的核心是多维数组对象ndarray。ndarray是一个数据容器，要求其中的数据元素是同构的，即具有相同的数据类型。Python内置的列表对象，虽然也可以当作数组来使用，但由于列表中元素的存储是引用语义，其内部保存的不是数据元素本身，而是指向这些元素的引用，因此其所引用的数据元素可以是任意类型，这种实现方式必然会导致开销增加、效率降低。Python标准库中还提供了array数组模块，但array只支持一维数组，且没有提供各种运算函数，不适合复杂数值计算的要求。NumPy中的ndarray多维数组对象能够弥补这些不足。
3.1.1ndarray对象的创建
1. 使用array()函数创建ndarray对象
NumPy中创建ndarray对象最常见的途径是使用array()函数，其语法格式如下：
numpy.array(obj, dtype=None, ndmin=0)
其中，obj接收用于创建数组的Python序列对象，如list、tuple等； dtype指定数组中元素的数据类型，默认为None； ndmin指定生成数组的最小维度。
0
0
【例31】使用array()函数创建数组。
In［1］: np.array(［1,2,3,4］)
Out［1］: array(［1, 2, 3, 4］)
In［2］: np.array(［［1,2,3］,［4,5,6］］,dtype=np.float32)
Out［2］:
array(［［1., 2., 3.］,
［4., 5., 6.］］, dtype=float32)
例31中分别以一维列表和二维列表为参数创建ndarray对象。其中，第1个对象为一维数组对象，第2个对象为2×2的二维数组对象，数组的维度可以通过嵌套的中括号的层数直观看到。参数dtype为默认值时，NumPy会根据obj参数提供的数据自动推导出适当的类型。
ndarray数组元素的数据类型包括整型、浮点型以及复数等，常见类型如表3.1所示。
表3.1NumPy中常见的数据类型
数 据 类 型说明
bool
布尔值True或False
int8
字节(-27到27-1)
int16
有符号16位整数(-215至215-1)
int32
有符号32位整数(-232至232-1)
int64
有符号64位整数(-264至264-1)
uint8
无符号8位整数(0到28-1)
uint16
无符号16位整数(0到216-1)
uint32
无符号32位整数(0到232-1)
uint64
无符号64位整数(0到264-1)
float32
单精度浮点型，1位符号，8位阶码，23位底数
float64 / float_
双精度浮点型，1位符号，11位阶码，52位底数
complex64
复数，实部和虚部由两个32位浮点数表示
complex128 / complex_
复数，实部和虚部由两个64位浮点数表示
如果创建数组时的数据类型不一致，请注意这里所说的不一致是指精度上的差异。例如，既有整数，又有浮点数。此时，NumPy会统一向精度较高的类型转换，并使ndarray对象中元素类型保持一致。
2. 使用arange()函数创建数组
arrange()函数用于创建指定数值区间内均匀间隔的数值序列构成的ndarray对象，其语法格式如下：
np.arrange(start, stop, step, dtype)
其中，start为起始值，默认值为0，可以缺省； stop为终止值，生成的数组中不包括终止值； step为步长，默认值为1，可以缺省； dtype指定数组中元素的数据类型，默认为None。
arrange()函数和Python内置的range()对象非常类似，不同点在于range()产生的是一个可迭代的整数序列对象，而arange()得到的是ndarray数组对象，且arange()函数中的start、stop和step参数可以为浮点数。
【例32】使用arange()函数创建数组。
In［3］: np.arange(1,10)
Out［3］: array(［1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9］)
In［4］: np.arange(1.5,4.5,0.5)
Out［4］: array(［1.5, 2. , 2.5, 3. , 3.5, 4.］)
注意： 在Jupyter Notebook中，如果没有使用print()函数，而是直接输出ndarray数组，则会显示为array［…］的样式，但并不影响对结果的理解和数组元素值。
3. 创建含有等比及等差数列的数组对象
可以使用linspace()函数创建等差数列，语法如下：
linspace(start, stop, num, endpoint=True)
其中，参数start、stop和num分别表示等差数列的起始值、终止值和数列中元素的个数； 参数endpoint表示是否包括终止值stop，默认值为True，即数列中包含stop。
【例33】使用linspace函数创建等差数列数组。
In［5］: np.linspace(1,12,5)
Out［5］: array(［ 1., 3.75, 6.5 , 9.25, 12. ］)
In［6］: np.linspace(1,12,5,endpoint=False)
Out［6］: array(［1. , 3.2, 5.4, 7.6, 9.8］)
logspace()函数可以用于创建包含等比数列的ndarray对象，语法格式如下：
logspace(start, stop, num, endpoint=True, base=10)
其中，参数num及endpoint的含义与linspace()函数相同，数列的起始值和终止值分别是base的start次幂和base的stop次幂； base的默认值为10。
【例34】使用logspace()函数创建等比数列数组。
In［7］: np.logspace(1,2,5)
Out［7］: array(［ 10. , 17.7827941 , 31.6227766 , 56.23413252, 100. ］)
In［8］: np.logspace(0,3,4,base=2)
Out［8］: array(［1., 2., 4., 8.］)
4. 创建全0数组和全1数组
zeros()函数可以创建指定大小，元素为0的数组对象，语法格式如下：
np.zeros(shape, dtype=float)
zeros_like()函数创建与指定数组具有相同大小和数据类型，且元素值为0的数组。
【例35】使用zeros()函数和zeros_like()函数。
In［9］: np.zeros((3,4))
Out［9］:
array(［［0., 0., 0., 0.］,
［0., 0., 0., 0.］,
［0., 0., 0., 0.］］)
In［10］:
a=np.array(［［1,2,3］,［4,5,6］］)
a
Out［10］:
array(［［1, 2, 3］,
［4, 5, 6］］)
In［11］: np.zeros_like(a)
Out［11］:
array(［［0, 0, 0］,
［0, 0, 0］］)
ones()函数和ones_like()函数可以创建全1数组，用法与zeros()函数zeros_like()函数类似，读者可自行练习。
5. 创建对角矩阵
eye()函数可以创建一条对角线上元素值为1，其他位置为0的矩阵，语法如下：
eye(N, M=None, K=0)
其中，N为数组对象的行数； M为数组对象的列数，默认值为N； K为默认值0时主对角线元素为1，K>0时全1对角线向右上方偏移，K<0时全1对角线向左下方偏移，偏移的尺寸根据K的具体值而定。
diag()函数可以创建指定主对角线元素值的对角矩阵。
【例36】使用eye()函数和diag()函数创建对角矩阵。
In［12］: np.eye(4)
Out［12］:
array(［［1., 0., 0., 0.］,
［0., 1., 0., 0.］,
［0., 0., 1., 0.］,
［0., 0., 0., 1.］］)
In［13］: np.eye(4,k=1)
Out［13］:
array(［［0., 1., 0., 0.］,
［0., 0., 1., 0.］,
［0., 0., 0., 1.］,
［0., 0., 0., 0.］］)
In［14］: np.diag(［1,2,3,4］)
Out［14］:
array(［［1, 0, 0, 0］,
［0, 2, 0, 0］,
［0, 0, 3, 0］,
［0, 0, 0, 4］］)
3.1.2ndarray对象的属性
ndarray数组对象的常用属性如表3.2所示。
表3.2ndarray的属性
属性说明
T
返回数组的转置
dtype
数组元素的类型
shape
返回数组的形状，即数组每维的大小
ndim
返回数组的维度
size
返回数组中元素的个数
itemsize
返回数组中每个元素的尺寸
【例37】ndarray数组属性示例。
In［16］:
a=np.array(［［1,2,3］,［4,5,6］］)
a
Out［16］:
array(［［1, 2, 3］,
［4, 5, 6］］)
In［17］: a.T
Out［17］:
array(［［1, 4］,
［2, 5］,
［3, 6］］)
In［18］: a.size
Out［18］: 6
In［19］: a.shape
Out［19］: (2,3)
In［20］: a.ndim
Out［20］: 2
In［21］: a.itemsize
Out［21］: 4
图3.1二维数组的形状
通过例37，可以很直观地理解ndarray数组对象的各个属性。下面再简单强调一下shape属性。假设有一个二维数组对象的shape为(3,4)，可以把3理解为数组的行数，把4理解为数组的列数，如图3.1所示。
对于三维数组，需要注意表示其形状信息的方式，如图3.2所示，shape为(2,3,4)的三维数组，可以将其视为2个shape为(3,4)的二维数组的组合。此时，三维数组的shape不能写成(3,4,2)。
图3.2三维数组的形状
3.1.3随机数数组
numpy.random模块提供了多种用于生成随机数的函数，且功能较Python内置的random模块有所扩充，包括简单随机数、随机分布以及随机排列等。numpy.random模块中的主要函数如表3.3所示。
表3.3numpy.random模块中的常用函数
函数说明
rand(d0,d1,…,dn)
生成［0,1)上均匀分布随机数数组，数组形状由参数d0~dn确定，若默认参数则生成单个数据
randn(d0,d1,…,dn)
生成标准正态分布随机数数组，数组形状由参数d0~dn确定，若默认参数则生成单个数据
randint(low,high=None,size=None)
生成指定区间［low,high)范围内的随机整数数组，形状由参数size确定
normal(loc=0,scale=1,size=None)
生成均值为loc、标准差为scale的高斯分布随机数组，形状由参数size确定
binomial(n,p,size=None)
生成二项分布的随机数数组，形状由参数size确定
poisson(lam=1,size=None)
生成泊松分布的随机数数组，形状由参数size确定
uniform(low=0,high=1,size=None)
生成［low,high)区间内均匀分布的随机数数组，形状由参数size确定
shuffle(x)
随机排列对象x中元素的顺序，x可以是数组或列表，操作直接在对象x上进行，改变对象x的值，函数无返回值
permutation(x)
将对象x中的元素顺序随机排列并返回一个包含随机排列结果的新数组，不直接在对象x上操作，原对象x保持不变
【例38】numpy.random随机数函数示例。
In［22］: np.random.rand() #生成一个［0,1)区间均匀分布的随机数
Out［22］: 0.6024582870251984
In［23］: np.random.randn(2,3) #生成标准正态分布的随机数数组，shape为2×3
Out［23］:
array(［［-1.2969686 , -0.95285734, 3.42566191］,
［-0.48757191, 0.73181136, -0.7868375 ］］)
In［24］: np.random.randint(1,100,(3,5)) #生成［1,100)区间随机整数数组，shape为3×5
Out［24］:
array(［［95, 95, 93, 50, 54］,
［34, 37, 65, 82, 48］,
［94, 70, 54, 55, 43］］)
In［25］:
arr=np.arange(10)
np.random.permutation(arr) #随机排列数组arr的元素，返回新数组，arr不变
Out［25］:array(［4, 8, 0, 2, 9, 7, 1, 3, 5, 6］)
In［26］:
np.random.shuffle(arr) #随机排列数组arr的元素，直接修改arr，无返回值
arr
Out［26］:array(［6, 0, 7, 4, 2, 3, 1, 8, 9, 5］)
3.2数组的基本操作
3.2.1数组的索引和切片
1. 单个元素的索引
索引是指数组元素所在位置的编号，可以通过索引选取数组中的某些元素或为索引处的元素赋值。最基本的索引形式是用中括号加数字，与Python中列表对象的索引类似。
【例39】数组的索引。
In［27］:
a=np.arange(10)
a［3］
Out［27］: 3
In［28］: a［-4］ #负索引，表示从后向前进行索引
Out［28］: 6
In［29］:
b=np.array(［［1,2,3］,［4,5,6］,［7,8,9］］)
b［1,2］ #二维数组的索引
Out［29］: 6
In［30］:
b［1］［2］=100 #通过索引修改数组元素的值
b
Out［30］:
array(［［1, 2, 3］,
［ 4, 5, 100］,
［ 7, 8, 9］］)
数组每个维度上的索引都是从0开始的。此外，二维数组索引可以有两种书写方式，b［1,2］和b［1］［2］，均表示数组b中第1行、第2列的元素。
2. 索引数组
如果想要访问数组中的多个元素，可以将这些元素的索引汇集在一起构成索引数组或索引列表，这些索引的顺序无特殊要求，而且可以重复。
【例310】索引数组。
In［31］:
a=np.arange(10)
index=［1,3,5,3］
a［index］
Out［31］: array(［ 1, 3, 5, 3］)
例310中，通过索引数组index访问a中索引为1、3、5、3的元素。其中，索引3出现了两次。通过索引数组也可以修改原数组中元素的值，这是修改的索引数组所指定的多个元素。
如果将例310中的索引数组应用于二维ndarray对象，则表示按行进行索引。
【例311】用索引数组返回二维数组中的指定行。
In［32］:
a=np.random.randint(1,100,(4,4))
a
Out［32］:
array(［［92, 62, 80, 10］,
［91, 11, 46, 66］,
［ 4, 46, 97, 53］,
［77, 28, 49, 47］］)
In［33］:
index=［0,1,3,0］
a［index］
Out［33］:
array(［［92, 62, 80, 10］,
［91, 11, 46, 66］,
［77, 28, 49, 47］,
［92, 62, 80, 10］］)
从例311可以看出，对二维数组a使用索引index，返回的是数组a中第0行、第1行、第3行、第0行构成的二维数组。
对于二维数组，还可以将索引数组只作为行或列某一个维度上的索引，这样可以很灵活地选择数组中指定行和指定列位置上的元素。
【例312】用索引数组返回二维数组指定行、列位置的元素，假设本例和例311连续，即继续对数组a进行索引操作。
In［34］: a［1,index］ #选取数组中第1行和第0列、第1列、第3列、第0列对应位置元素构成的数组
Out［34］: array(［91, 11, 66, 91］)
In［35］: a［index,1］ #选取数组中第0行、第1行、第3行、第0行和第1列对应位置元素构成的数组
Out［35］: array(［62, 11, 28, 62］)
如果在二维数组两个维度上的索引均以索引数组的形式给出，此时要求这两个索引数组的大小一致，这种方式是从两个索引数组的对应位置上选取两个数组构成索引。
【例313】使用两个索引数组。
In［36］:
b=np.random.randint(1,20,(4,4))
b
Out［36］:
array(［［15, 9, 17, 14］,
［17, 4, 5, 14］,
［16, 3, 14, 19］,
［11, 16, 18, 15］］)
In［37］: b［［1,2］,［0,3］］
Out［37］: array(［17, 19］)
例313中，b［［1,2］,［0,3］］不是表示索引数组元素b［1,2］和b［0,3］，而是将［1,2］和［0,3］对应位置上的数构成一对索引，即1和0对应，2和3对应，继而索引数组元素b［1,0］和b［2,3］。
3. 布尔索引
利用布尔索引，可以选择数组中满足指定条件的部分元素。
【例314】布尔索引。
In［38］:
a=np.random.randint(1,10,(2,4))
a
Out［38］:
array(［［7, 9, 1, 3］,
［8, 7, 1, 6］］)
In［39］:
index=a>3
a［index］
Out［39］:array(［7, 9, 8, 7, 6］)
例314中，索引是一个关系表达式a>3，从最终结果上看是将数组a中所有满足大于3的元素选取出来。但是，a是一个2×4的二维数组，而3则是一个标量，数组和标量之间为什么能够直接进行比较，这涉及本书将在后面介绍的数组运算及广播机制。在此，先简单做一些说明。ndarray数组的一个强大之处就是可以不用循环完成数组元素的批量运算，例314中的比较运算a>3，实际上分别判断数组a中的每个元素是否大于3，结果是一个布尔型的数组，这个布尔型数组与原数组a的大小是一致的，根据此布尔数组中哪些元素值为True，选取原数组中对应位置上的元素。
4. 数组切片
数组切片操作是选取数组中的一部分元素构成新数组，从形式上与Python中列表切片一样，将用冒号隔开的数字置于中括号之中： 数组名［start:stop:step］，表示在索引范围为［start, stop)的区间内，以step为步长选取元素，stop不包括在内。start默认值为0，stop默认值为数组维度的大小，此时切片结果包括stop，step默认值为1。对ndarray数组切片操作得到的是原数组的视图，并不产生副本，对切片所得数组元素的修改会反映到原数组上。
【例315】一维数组切片操作。
In［40］:
a=np.arange(15)
a
Out［40］: array(［ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14］)
In［41］: a［1:8:2］ #从索引1到7区间内，以步长为2选取元素
Out［41］: array(［1, 3, 5, 7］)
In［42］: a［:5］ #选取索引从0到4的元素
Out［42］: array(［0, 1, 2, 3, 4］)
In［43］: a［10:］ #选取索引从10开始到数组结尾的所有元素
Out［43］: array(［10, 11, 12, 13, 14］)
In［44］: a［5::3］ #索引从5开始到数组结尾，以3为步长选取元素
Out［44］: array(［ 5, 8, 11, 14］)
In［45］: a［::］ #选取数组中所有元素
Out［45］: array(［ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14］)
对于二维数组，上述切片操作的语法同样适用，不过需要在切片时分别指定行和列选取的范围。此外，如果要选取的行或列索引不连续，则可以通过索引数组指定。
【例316】二维数组切片。
In［46］:
a=np.array(［［1,2,3,4］,［5,6,7,8］,［9,10,11,12］,［13,14,15,16］］)
a
Out［46］:
array(［［ 1, 2, 3, 4］,
［ 5, 6, 7, 8］,
［ 9, 10, 11, 12］,
［13, 14, 15, 16］］)
In［47］: a［0:2,1:3］ #选取第0行至第1行，第1列至第2列的元素
Out［47］:
array(［［2, 3］,
［6, 7］］)
In［48］: a［1:3］ #选取第1行至第2行
Out［48］:
array(［［ 5, 6, 7, 8］,
［ 9, 10, 11, 12］］)
In［49］: a［:,1:3］ #选取第1列至第2列
Out［49］:
array(［［ 2, 3］,
［ 6, 7］,
［10, 11］,
［14, 15］］)
In［50］: a［［0,2］,0:2］ #选取第0行和第2行，第0列至第1列的元素
Out［50］:
array(［［ 1, 2］,
［ 9, 10］］)
3.2.2数组形状变换
ndarray数组对象提供了一些改变数组形状的方法，主要包括数组重塑及数组展平。
1. 数组重塑
数组重塑可以简单理解为改变数组的shape，reshape()函数和resize()函数可用于实现这一目的。语法格式如下：
ndarray.reshape(new_shape)
ndarray.resize(new_shape)
上述两个函数在使用形式上基本相同，参数new_shape表示数组重塑后的shape，需要注意这两个函数的区别： reshape()函数返回的是原数组改变形状后的视图，原数组的形状保持不变，但修改视图中的元素，原数组中的元素也会随之改变； resize()函数属于原地工作方法，不返回值，而是直接改变原数组的形状。
【例317】数组重塑。
In［51］:
a=np.arange(1,13)
a
Out［51］: array(［ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12］)
In［52］: a.reshape(3,4) #重塑数组的形状为(3,4)
Out［52］:
array(［［ 1, 2, 3, 4］,
［ 5, 6, 7, 8］,
［ 9, 10, 11, 12］］)
In［53］: a #数组a形状保持不变
Out［53］: array(［ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12］)
In［54］:
a.resize(2,6) #重塑数组的形状为(2,6)，无返回输出
a #数组a的形状变为(2,6)
Out［54］:
array(［［ 1, 2, 3, 4, 5, 6］,
［ 7, 8, 9, 10, 11, 12］］)
2. 数组展平
数组展平是将数组扁平化为一维数组，ravel()函数和flatten()函数用于数组展平，区别在于ravel()函数返回将原数组展平后的一维数组视图，修改视图中的元素，原数组元素会随之改变； flatten()函数返回数组展平后的一维数组的副本，是新的对象。这两个函数都不会改变原数组的形状。
【例318】数组展平。
In［55］：
a=np.arange(12).reshape(3,4)
a
Out［55］:
array(［［ 0, 1, 2, 3］,
［ 4, 5, 6, 7］,
［ 8, 9, 10, 11］］)
In［56］: a.ravel() #返回数组展平后的视图
Out［56］: array(［ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11］)
In［57］: a #执行ravel()函数后，原数组shape保持不变
Out［57］:
array(［［ 0, 1, 2, 3］,
［ 4, 5, 6, 7］,
［ 8, 9, 10, 11］］)
In［58］: a.flatten() #返回数组展平后的副本
Out［58］: array(［ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11］)
In［59］: a #执行flatten()函数后，原数组shape保持不变
Out［59］:
array(［［ 0, 1, 2］,
［ 3, 4, 5］,
［ 6, 7, 8］,
［ 9, 10, 11］］)
此外，还可以使用显式修改数组形状的方法来实现数组“降维或展平”的效果。例如：
In［60］:
a=np.arange(12).reshape(3,4)
a.shape=(1,-1)
a
Out［60］: array［［0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11］］
语句a.shape=(1,-1)将重新定义二维数组a的形状，新的形状为(1,-1)。其中，第1个参数1表示新形状的行数是1，第2个参数-1，表示数组的列数由系统根据元素个数和行数自动推导得出，这里很明显为12。但需要注意： 输出数组带有两层中括号，说明此时数组a实际上仍然是一个二维数组，并非真正降维。
3.2.3数组转置和轴对换
在ndarray数组的很多运算和操作中都会涉及“轴”(axis)的概念，有必要先对轴做简要说明。数组中，轴的个数和数组的维度是相同的，即一维数组有1个轴，二维数组有2个轴，三维数组有3个轴，以此类推。一维数组无须进一步讨论。对于二维数组，可以将2个轴分别对应到数组的行和列，如图3.3所示。
当axis=0时，表示沿着数组的每列进行规定的操作或运算； 当axis=1时，表示按照数组的每行进行规定的操作或运算。
对于三维数组的3个轴，0轴和1轴不再对应行和列的概念，如图3.4所示。
图3.3二维数组的轴
图3.4三维数组的轴
从上述图示说明可以看出，多维数组的轴实际上和数组各个维上的索引顺序是一致的，参见图3.2。
ndarray数组的转置和轴对换也可视为是一种数组重塑，可以通过transpose()函数和swapaxes()函数完成此类操作。
transpose()函数的语法格式如下：
ndarray.transpose(*axes)
其功能是返回按指定顺序进行轴对换后的数组，参数axes以元组形式给出，表示数组各个轴交换后的顺序。对于二维数组，此参数可为默认值，此时返回结果为行列转置后的数组。
【例319】用transpose()函数进行数组轴对换。
In［61］:
a=np.arange(15).reshape(3,5)
a
Out［61］:
array(［［ 0, 1, 2, 3, 4］,
［ 5, 6, 7, 8, 9］,
［10, 11, 12, 13, 14］］)
In［62］: a.transpose() #参数为默认值，将3×5的二维数组转置为5×3
Out［62］:
array(［［ 0, 5, 10］,
［ 1, 6, 11］,
［ 2, 7, 12］,
［ 3, 8, 13］,
［ 4, 9, 14］］)
In［63］:
b=np.arange(36).reshape(2,3,6)
b
Out［63］:
array(［［［ 0, 1, 2, 3, 4, 5］,
［ 6, 7, 8, 9, 10, 11］,
［12, 13, 14, 15, 16, 17］］,
［［18, 19, 20, 21, 22, 23］,
［24, 25, 26, 27, 28, 29］,
［30, 31, 32, 33, 34, 35］］］)
In［64］: b.transpose((2,0,1)) #将2×3×6的三维数组轴对换为6×2×3的三维数组
Out［64］:
array(［［［ 0, 6, 12］,
［18, 24, 30］］,
［［ 1, 7, 13］,
［19, 25, 31］］,
［［ 2, 8, 14］,
［20, 26, 32］］,
［［ 3, 9, 15］,
［21, 27, 33］］,
［［ 4, 10, 16］,
［22, 28, 34］］,
［［ 5, 11, 17］,
［23, 29, 35］］］)
例319中，b.transpose((2,0,1))运行的结果直观上有些不好分析，可以这样理解： 本来三维数组3个轴的顺序是(0,1,2)，用transpose()函数交换这些轴的位置，参数(2,0,1)表示将0轴交换到1轴的位置，将1轴交换到2轴的位置，将2轴交换到0轴的位置，明确了轴对换的规则后再分析运行结果就容易理解了。
swapaxes()函数的语法格式如下：
ndarray.swapaxes(axis1,axis2)
其功能是返回将数组的axis1和axis2两个轴对换后的数组。也就是说，不管是针对二维数组，还是更高维数组，swapaxes()函数只能交换数组的两个轴，这两个轴在参数表中的顺序可以任意。
【例320】用swapaxes()函数进行数组轴对换。
In［65］:
a=np.arange(12).reshape(3,4)
a
Out［65］:
array(［［ 0, 1, 2, 3］,
［ 4, 5, 6, 7］,
［ 8, 9, 10, 11］］)
In［66］: a.swapaxes(0,1) #交换二维数组的0轴和1轴，写成a.swapaxes(1,0)即可
Out［66］:
array(［［ 0, 5, 10］,
［ 1, 6, 11］,
［ 2, 7, 12］,
［ 3, 8, 13］,
［ 4, 9, 14］］)
In［67］:
b=np.arange(36).reshape(2,3,6)
b
Out［67］:
array(［［［ 0, 1, 2, 3, 4, 5］,
［ 6, 7, 8, 9, 10, 11］,
［12, 13, 14, 15, 16, 17］］,
［［18, 19, 20, 21, 22, 23］,
［24, 25, 26, 27, 28, 29］,
［30, 31, 32, 33, 34, 35］］］)
In［68］: b.swapaxes(1,2) #交换三维数组的1轴和2轴
Out［68］:
array(［［［ 0, 6, 12］,
［ 1, 7, 13］,
［ 2, 8, 14］,
［ 3, 9, 15］,
［ 4, 10, 16］,
［ 5, 11, 17］］,
［［18, 24, 30］,
［19, 25, 31］,
［20, 26, 32］,
［21, 27, 33］,
［22, 28, 34］,
［23, 29, 35］］］）
3.2.4数组的合并与拆分
有时需要将不同的数组通过合并操作，拼接为一个新的较大的数组； 同样地，也可以将一个较大的数组通过拆分操作得到多个较小的数组。数组的合并和拆分均可以在水平方向或是垂直方向上进行，或者说是在不同的轴上进行。
1. 数组合并
NumPy中的数组合并函数主要包括concatenate()、vstack()和hstack()。
concatenate()函数的语法格式如下：
np.concatenate((array1,array2,…),axis=0)
其功能是根据参数axis指定的轴，对数组(array1,array2…)进行合并，axis的默认值为0。
【例321】利用concatenate()函数合并数组。
In［69］:
a=np.array(［［1,2,3］,［4,5,6］］)
b=np.array(［［7,8,9］,［10,11,12］］)
np.concatenate((a,b),axis=0)
Out［69］:
array(［［ 1, 2, 3］,
［ 4, 5, 6］,
［ 7, 8, 9］,
［10, 11, 12］］)
In［70］: np.concatenate((a,b),axis=1)
Out［70］:
array(［［ 1, 2, 3, 7, 8, 9］,
［ 4, 5, 6, 10, 11, 12］］)
从例321的结果中可以看出，axis=0时，进行纵向的数组合并； axis=1时，进行横向的数组合并。
vstack()函数和hstack()函数的功能分别是纵向合并数组和横向合并数组，实际上相当于axis参数分别取值为1和0时的concatenate()函数，如图3.5所示。
图3.5数组合并函数示意图
vstack()函数和hstack()函数的语法格式如下：
np.vstack((array1,array2,…))
np.hstack((array1,array2,…))
【例322】hstack()函数和vstack()函数。
In［71］:
a=np.array(［［1,2,3］,［4,5,6］］)
b=np.array(［［7,8,9］,［10,11,12］］)
np.vstack((a,b))
Out［71］:
array(［［ 1, 2, 3］,
［ 4, 5, 6］,
［ 7, 8, 9］,
［10, 11, 12］］)
In［72］: np.hstack((a,b))
Out［72］:
array(［［ 1, 2, 3, 7, 8, 9］,
［ 4, 5, 6, 10, 11, 12］］)
2. 数组拆分
NumPy中实现数组拆分的函数包括split()、hsplit()和vsplit()。
split()函数的语法格式如下：
np.split(array, indices_or_sections, axis=0)
其功能是按照参数indices_or_sections指定的拆分方式和参数axis所指定的轴，对数组array进行拆分。参数indices_or_sections如果是一个整数，则表示将数组array平均拆分成几个小的数组； indices_or_sections如果是一个整数序列，则表示对数组array进行拆分的位置； 参数axis的默认值为0，表示默认按纵向拆分，axis=1时，表示按横向拆分。
【例323】用split()函数拆分数组。
In［73］:
a=np.arange(24).reshape(4,6)
a
Out［73］:
array(［［ 0, 1, 2, 3, 4, 5］,
［ 6, 7, 8, 9, 10, 11］,
［12, 13, 14, 15, 16, 17］,
［18, 19, 20, 21, 22, 23］］)
In［74］: np.split(a,2) #将数组a纵向均分为2个数组
Out［74］:
［array(［［ 0, 1, 2, 3, 4, 5］,
［ 6, 7, 8, 9, 10, 11］］),
array(［［12, 13, 14, 15, 16, 17］,
［18, 19, 20, 21, 22, 23］］)］
In［75］: np.split(a,［1,3］,axis=1) #按照参数［1,3］指定的位置，对数组a横向拆分
Out［75］:
［array(［［ 0］,
［ 6］,
［12］,
［18］］),
array(［［ 1, 2］,
［ 7, 8］,
［13, 14］,
［19, 20］］),
array(［［ 3, 4, 5］,
［ 9, 10, 11］,
［15, 16, 17］,
［21, 22, 23］］)］
语句np.split(a,［1,3］,axis=1)中的第2个参数［1,3］是一个列表，列表中的两个数字表示两个拆分位置，即第1列和第3列，两个拆分位置会将数组a拆分成3部分，如图3.6所示。
图3.6split()函数拆分
hsplit()函数的语法格式为np.hsplit(array,indices_or_sections)，其功能等价于axis=1的split()函数。vsplit()函数的语法格式为np.vsplit(array,indices_or_sections)，其功能等价于axis=0的split()函数。其中，参数的含义与split()函数相同，读者可自行验证，此处不再赘述。
3.3数组的运算
3.3.1数组运算和广播机制
1. 算术运算
首先考虑一个问题，假设有两个长度相同的列表，且两个列表中都是int型的数据，如果希望将两个列表中对应位置上的元素相加，则要用循环来完成这个要求。
【例324】两个列表对应元素相加。
In［76］:
list1=list(range(10))
list2=list(range(10,20))
list3=［］
for i in range(10):
list3.append(list1［i］+list2［i］)
print(list3)
Out［76］: ［10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28］
例324的做法虽然可以实现要求，但略显烦琐。还可以使用列表推导式来完成这个问题，代码如下：
list3=［x+y for x,y in zip(list1,list2)］
虽然代码简洁了很多，但可读性稍差，且列表推导式从本质上还是相当于一个循环。在这种情况下，利用NumPy数组的算术运算，可以简洁高效地解决这类问题。NumPy中数组的运算是向量运算，可以让数组中的每个元素进行指定运算，数组可以和一个标量进行指定运算，也可以让两个数组的对应元素进行指定运算，运算结果仍然为数组。
【例325】两个数组对应元素相加。
In［77］:
arr1=np.array(list1)
arr2=np.array(list2)
arr3=arr1+arr2
print(arr3)
Out［77］: ［10 12 14 16 18 20 22 24 26 28］
例325中，可以看到在两个数组arr1和arr2之间可以直接使用算术运算符+，计算规则是两个数组中对应位置的元素依次相加。数组常用的运算包括加(+)、减(-)、乘(*)、除(/)、取余(%)和幂运算(**)等。
【例326】数组的算术运算。
In［78］:
arr1=np.array(［2,5,0,4,10,7］)
arr2=np.array(［3,1,8,4,9,11］)
arr1%arr2
Out［78］: array(［2, 0, 0, 0, 1, 7］, dtype=int32)
In［79］: arr**2 #数组和标量进行运算
Out［79］: array(［ 4, 25, 0, 16, 100, 49］, dtype=int32)
例326中，参与运算的两个数组都是一维的，对于二维或多维数组，这些运算的规则也相同。除上述运算之外，NumPy还提供了一组用于数组运算的数学函数，如表3.4所示。
表3.4NumPy常用数学函数
函数功能说明(表中a,b均为ndarray数组)
abs(a)
计算数组各元素的绝对值
sqrt(a)
计算数组各元素的平方根
square(a)
计算数组各元素的平方
log(a)、log2(a)、log10(a)
计算数组各元素的自然对数、以2为底的对数、以10为底的对数
sign(a)
求数组各元素的符号。其中，1表示正数； 0表示零； -1表示负数
ceil(a)
数组各元素向上取整
floor(a)
数组各元素向下取整
cos(a)、sin(a)、tan(a)
对数组各元素进行三角函数求值
arcos(a)、arcsin(a)、arctan(a)
对数组各元素进行反三角函数求值
add(a,b)
将两个数组对应位置的元素相加
续表
函数功能说明(表中a,b均为ndarray数组)
substract(a,b)
将两个数组对应位置的元素相减
multiply(a,b)
将两个数组对应位置的元素相乘
divide(a,b)
将两个数组对应位置的元素相除
power(a,b)
对数组a的元素x，数组b中对应位置的元素y，计算x的y次方
dot(a,b)
计算两个数组的点乘
表3.4中函数的意义都很明晰，从函数名及功能都和Python标准库math模块中的函数非常相似。实际上，这些函数也都可以应用于普通的数值型标量。例如，np.add(3,4)表示求3+4，其他不再赘述。
下面对dot()函数加以简要说明： 这个函数如果应用于两个数值标量，其功能就是求两个数的乘积； 如果两个参数一个是数组，另一个是标量，则将数组元素依次与标量相乘，结果仍为一个数组； 如果应用于两个一维数组，计算规则是两个数组对应位置的元素相乘的结果再相加，结果为一个标量； 将dot()函数应用于二维数组时，其功能类似于线性代数中的矩阵乘法。
【例327】dot()函数示例。
In［80］:
a=np.array(［1,2,3,4］)
b=np.array(［2,3,4,5］)
np.dot(a,b) #两个一维数组点乘
Out［80］: 40
In［81］:
c=np.arange(12).reshape(3,4)
d=np.arange(12).reshape(4,3)
np.dot(c,d) #两个二维数组点乘，规则与矩阵乘法相同
Out［81］:
array(［［ 42, 48, 54］,
［114, 136, 158］,
［186, 224, 262］］)
In［82］: np.dot(3,5) #两个标量相乘
Out［82］: 15
In［83］: np.dot(3,np.array(［1,2,3］)) #一个标量和数组点乘
Out［83］: array(［3, 6, 9］)
从例327可以看出，两个数组进行点乘运算时，并不需要相同的形状，只要第1个数组的列数和第2个数组的行数相等即可，这种运算规则与线性代数中矩阵乘法的规则是一样的。
2. 广播机制
除dot()函数之外，本节其他示例中，参与运算的两个数组通常都具有相同的形状，那么形状不同的数组是否可以进行运算？实际上，在满足一些条件的前提下，NumPy具有智能自动填充的功能，当两个数组的形状不相同时，可以对较小数组中的元素进行扩充，使之能够匹配较大数组的形状，这种机制称为广播(broadcasting)。
广播机制的规则可以归纳如下。
(1) 如果两个数组的维度不同，NumPy的广播机制会为维度较小的数组添加新的轴，使其维度与较大的数组一致。
(2) 尺寸较小的数组沿着新添加的轴复制之前的元素，直到尺寸与较大的数组相同。
(3) 如果两个数组在任何维度上都不匹配，则需要将某维度中尺寸为1的数组拉伸，以匹配较大数组的尺寸。
上述规则看似复杂，实际上，通过分析可以得出简化的结论： 数组运算过程中，要使广播机制能够起作用，参与运算的两个数组在某个维度上的尺寸要么相等，要么为1，否则会出现广播错误，运算无法完成。
【例328】数组运算的广播机制示例1。
In［84］:
a=np.arange(3)
a+1
Out［84］: array(［1, 2, 3］)
In［85］:
b=np.array(［［1,1,1］,［2,2,2］,［3,3,3］］)
b+a
Out［85］:
array(［［1, 2, 3］,
［2, 3, 4］,
［3, 4, 5］］)
In［86］:
c=np.arange(1,4).reshape(3,1)
c+a
Out［86］:
array(［［1, 2, 3］,
［2, 3, 4］,
［3, 4, 5］］)
例328中的数据及运算都非常简单，可以通过图形化的方式展示本例中的运算过程，如图3.7所示。其中虚线部分就是NumPy广播机制自动填充的部分。
图3.7NumPy数组运算的广播机制
如果两个运算对象的维度差超过1，如一个三维数组和一个标量或一维数组进行运算，只要满足前面说到的条件，上述广播机制同样适用。
【例329】数组运算的广播机制示例2。
In［87］:
a=np.arange(12).reshape(2,3,2)
b=np.arange(2)
a*2
Out［87］:
array(［［［ 0, 2］, ［ 4, 6］, ［ 8, 10］］,
［［12, 14］, ［16, 18］, ［20, 22］］］)
In［88］: a+b
Out［88］:
array(［［［ 0, 2］, ［ 2, 4］, ［ 4, 6］］,
［［ 6, 8］, ［ 8, 10］, ［10, 12］］］)
3. 关系运算
ndarray数组支持的关系运算包括>、<、>=、<=、==、!=，这些运算含义无须解释，运算结果是包含布尔型数据的ndarray数组。
【例330】数组的关系运算。
In［89］:
a=np.random.randint(100,size=5)
a
Out［89］: array(［30, 24, 80, 4, 49］)
In［90］:
b=np.random.randint(100,size=5)
b
Out［90］: array(［83, 48, 84, 75, 40］)
In［91］: a>b
Out［91］: array(［False, False, False, False, True］)
In［92］: a%2==0
Out［92］: array(［ True, True, True, True, False］)
NumPy中还提供了一组用于关系运算的函数，其功能与关系运算符相同，如表3.5所示。
表3.5数组关系函数
关系运算函数功能说明(a，b均为ndarray数组)
np.greater(a b)
相当于a>b
np.greater_equal(a b)
相当于a>=b
np.less(a b)
相当于a<b
np.less_equal(a b)
相当于a<=b
np.equal(a b)
相当于a==b
np.not_equal(a b)
相当于a!=b
4. 逻辑运算和条件运算
NumPy中提供了一组进行逻辑运算的函数，如表3.6所示。
表3.6数组逻辑运算
逻辑运算函数功能说明(a，b均为ndarray数组)
np.logical_and(a,b)
将数组a和b对应位置的元素进行逻辑与运算
np.logical_or(a,b)
将数组a和b对应位置的元素进行逻辑或运算
np.logical_not(a)
对数组a中的元素进行逻辑取反运算
np.logical_xor()
将数组a和b对应位置的元素进行逻辑异或运算
np.any(a, axis=0)
按照axis指定的轴判断数组a中的元素是否存在True或非零值，如果是，则返回结果True，否则返回False； 如果axis参数为默认值，则判断数组中的所有元素
np.all(a, axis=0)
按照axis指定的轴判断数组a中的元素是否均为True或非零值，如果是，则返回结果True，否则返回False； 如果axis参数为默认值，则判断数组中的所有元素
【例331】数组逻辑运算函数。
In［93］:
arr1=np.array(［2,5,0,4,10,7］)
np.any(arr1) #一维数组不需要axis参数
Out［93］: True
In［94］: np.all(arr1)
Out［94］: False
In［95］:
arr2=np.array(［［5, 0, 8, 7, 0］, ［6, 8, 1, 3, 7］, ［3, 5, 7, 0, 2］］)
np.any(arr2)
Out［95］: True #axis参数为默认值，判断二维数组的所有元素
In［96］: np.any(arr2,axis=0) #按列方向判断数组元素
Out［96］: array(［ True, True, True, True, True］)
In［97］: np.all(arr2,axis=1) #按行方向判断数组元素
Out［97］: array(［False, True, False］)
In［98］:
x=np.array(［True,False,True,False］)
y=np.array(［True,True,False,False］)
np.logical_xor(x,y)
Out［98］: array(［False, True, True, False］)
In［99］: np.logical_and(x,y)
Out［99］: array(［ True, False, False, False］)
NumPy中的where()函数可用于条件运算，其语法格式为np.where(condition, x, y)，参数x和y可以是数组，也可以是标量。当x和y是数组时，判断条件condition是否成立，如果成立则返回数组x中的对应位置的元素，否则返回数组y中对应位置的元素； 如果x和y是标量，则根据condition条件是否成立，直接返回x或y的值。最后，将这些x和y构成一个数组作为函数返回结果。
如果参数x和y为默认值，则函数返回一个元组，元组中的每个元素是一个ndarray数组，其中的值是原数组中满足condition条件的元素在每个维度上的索引，也就是说原数组有几维，函数返回的元组中就有几个数组。
【例332】where()条件运算。
In［100］:
a=np.arange(10)
np.where(a%2==0,a+2,a-2)
Out［100］:array(［ 2, -1, 4, 1, 6, 3, 8, 5, 10, 7］)
In［101］:
x=np.array(［15,2,74,35,19］)
y=np.array(［24,17,55,89,5］)
np.where(x>y, x, y) #返回数组x和y对应位置上的较大值
Out［101］:array(［24, 17, 74, 89, 19］)
In［102］:
b=np.arange(12).reshape(3,4)
np.where(b%2==0)
Out［102］:
(array(［0, 0, 1, 1, 2, 2］, dtype=int64),
array(［0, 2, 0, 2, 0, 2］, dtype=int64))
例332中，二维数组b形式如下：
其中，带有阴影的元素满足b%2==0，它们的索引分别为(0,0)、(0,2)、(1,0)、(1,2)、(2,0)和(2,2)，正是where()函数返回元组中的两个数组对应位置上的值所组成的。
where()函数还可以嵌套使用，表达更为复杂的判断逻辑。例如，实现类似np.sign()函数的功能，可以使用where()函数嵌套完成。
【例333】where()函数嵌套实现sign()函数的功能。
In［103］:
arr=np.random.randn(4,4)
arr
Out［103］:
array(［［-0.46121921, 2.18749916, 0.07749087, -0.04712332］,
［-0.85925889, 0.33265375, 0.68970802, -2.58617979］,
［-0.85865669, 0.33193506, -0.33479476, -0.42869469］,
［ 0.11016316, 0.23310991, 1.73513802, -1.16844371］］)
In［104］: np.where(arr>0,1,np.where(arr<0,-1,0))
Out［104］:
array(［［-1, 1, 1, -1］,
［-1, 1, 1, -1］,
［-1, 1, -1, -1］,
［1, 1, 1, -1］］)
3.3.2数组的排序
NumPy中用于排序的常用函数是sort()和argsort()，语法格式和功能如表3.7所示。
表3.7NumPy常用排序函数
排 序 函 数功 能 说 明
np.sort(array, axis=-1, kind='quicksort')
根据axis参数指定的轴对数组array的元素排序，axis默认值为-1，表示沿着最后一个轴排序。如果指定axis为None，则表示将数组展平为一维之后进行排序； 参数kind指定排序算法，默认值为'quicksort'(快速排序)，还可以取值'mergesort'(归并排序)和'heapsort'(堆排序)。函数返回排序后的结果数组，原数组array不变
np.argsort(array,axis=-1, kind='quicksort')
返回沿着axis指定轴对数组array排序后的元素在原数组中的索引，原数组保持不变，参数意义与np.sort()函数相同
【例334】sort()函数对数组排序。
In［105］:
a=np.random.randint(1,100,(3,5))
a
Out［105］:
array(［［57, 80, 81, 13, 42］,
［90, 72, 72, 16, 71］,
［24, 71, 93, 28, 87］］)
In［106］: np.sort(a, axis=0) #沿0轴对数组排序，即每列分别排序
Out［106］:
array(［［24, 71, 72, 13, 42］,
［57, 72, 81, 16, 71］,
［90, 80, 93, 28, 87］］)
In［107］: np.sort(a, axis=None) #将数组展平排序
Out［107］: array(［13, 16, 24, 28, 42, 57, 71, 71, 72, 72, 80, 81, 87, 90, 93］)
In［108］:
b=np.random.randint(1,100,(2,3,4))
b
Out［108］:
array(［［［81, 13, 57, 2］,
［86, 53, 35, 47］,
［84, 11, 85, 24］］,
［［99, 95, 62, 40］,
［86, 18, 90, 17］,
［31, 26, 53, 62］］］)
In［1090］: np.sort(b, axis=-1) #沿着最后一个轴，即2轴，对三维数组排序
Out［109］:
array(［［［ 2, 13, 57, 81］,
［35, 47, 53, 86］,
［11, 24, 84, 85］］,
［［40, 62, 95, 99］,
［17, 18, 86, 90］,
［26, 31, 53, 62］］］)
【例335】argsort()函数示例。
In［110］:
c=np.random.randint(50,size=10)
c
Out［110］: array(［26, 32, 21, 3, 14, 30, 43, 20, 16, 24］)
In［111］: np.argsort(c)
Out［111］: array(［3, 4, 8, 7, 2, 9, 0, 5, 1, 6］, dtype=int64)
此外，ndarray对象也有sort()和argsort()方法，语法格式如下：
ndarray.sort(axis=-1, kind='quicksort')
ndarray.argsort(axis=-1, kind='quicksort')
这两个方法的参数含义与sort()函数、argsort()函数相同。需要注意的是，sort()方法是原地工作模式，排序会改变原数组。
3.3.3统计运算
ndarray数组对象支持常见的统计运算，如表3.8所示。
表3.8ndarray对象的统计运算方法
统计运算方法功 能 说 明
ndarray.max(axis=None)
根据axis指定的轴，返回数组中的最大值
ndarray.argmax(axis=None)
根据axis指定的轴，返回数组中的最大值元素的索引
ndarray.min(axis=None)
根据axis指定的轴，返回数组中的最小值
ndarray.argmin(axis=None)
根据axis指定的轴，返回数组中的最小值元素的索引
ndarray.ptp(axis=None)
根据axis指定的轴，计算数组中最大值与最小值之差
ndarray.sum(axis=None)
根据axis指定的轴，计算数组元素的和
ndarray.cumsum(axis=None)
根据axis指定的轴，计算数组元素的累计和
ndarray.mean(axis=None)
根据axis指定的轴，计算数组元素的平均值
ndarray.var(axis=None)
根据axis指定的轴，计算数组元素的方差
ndarray.std(axis=None)
根据axis指定的轴，计算数组元素的标准差
ndarray.prod(axis=None)
根据axis指定的轴，计算数组元素的乘积
ndarray.cumprod(axis=None)
根据axis指定的轴，计算数组元素的累积
ndarray.trace(offset=0)
返回数组对角线元素之和，参数offset表示离开主对角线的偏移量
表3.8中大多函数都有axis参数，用于指定统计计算应用的轴，axis取默认值None表示对数组中所有元素进行指定运算。例336选取表3.8中部分函数加以说明。
【例336】ndarray对象的统计运算方法。
In［112］:
arr=np.random.randint(20,size=(4,4))
arr
Out［112］:
array(［［ 5, 18, 14, 3］,
［12, 15, 19, 8］,
［ 4, 6, 16, 7］,
［14, 11, 2, 2］］)
In［113］: arr.max() #axis参数为默认值，返回数组所有元素中的最大值
Out［113］: 19
In［114］: arr.argmin(axis=0) #按列返回最小值元素索引
Out［114］: array(［2, 2, 3, 3］, dtype=int64)
In［115］: arr.cumsum(axis=1) #按行计算累计和
Out［115］:
array(［［ 5, 23, 37, 40］,
［12, 27, 46, 54］,
［ 4, 10, 26, 33］,
［14, 25, 27, 29］］, dtype=int32)
In［116］: arr.ptp(axis=1) #按行计算最大元素和最小元素之差
Out［116］: array(［15, 11, 12, 12］)
In［117］: arr.mean(axis=0) #按列计算元素平均值
Out［117］: array(［ 8.75, 12.5 , 12.75, 5. ］)
In［118］: arr.std(axis=1) #按行计算元素的标准差
Out［118］: array(［6.20483682, 4.03112887, 4.60298816, 5.35607132］)
In［119］: arr.trace() #计算数组主对角线元素之和
Out［119］: 38
NumPy中同样也提供了实现表3.8中所列统计运算的函数，函数名称及功能与表3.8中的方法也相同，调用时将数组作为参数即可。例如，np.argmax(arr,axis=0)。此外，在统计运算中，中位数也是一个常用的统计量，NumPy中求数组元素中位数的函数是np.medain()，不过ndarray数组对象并没有这个方法，需要读者注意。
3.3.4线性代数运算
NumPy中的linalg模块提供了常用的线性代数运算函数，包括矩阵求逆、求特征值、求解线性方程组等。linalg模块常用函数如表3.9所示。
表3.9linalg模块常用函数
线性代数函数功 能 说 明
det()
计算矩阵行列式
eig(A)
计算方阵A的特征值和特征向量
inv(A)
计算方阵A的逆矩阵
solve(A,b)
求解线性方程组AX=b，其中A是一个N阶方阵，b是长度为N的一维向量，X为线性方程组的解
【例337】线性代数函数示例。
In［120］:
a=np.array(［［1,2,3］,［1,0,-1］,［0,1,1］］)
np.linalg.det(a) #计算矩阵的行列式
Out［120］: 2.0
In［121］: np.linalg.inv(a) #求矩阵的逆矩阵
Out［121］:
array(［［ 0.5, 0.5, -1. ］,
［-0.5, 0.5, 2. ］,
［ 0.5, -0.5, -1. ］］)
【例338】求解线性方程组x-2y+z=0
2y-8z=8
-4x+5y+9z=-9
。
In［122］:
A=np.array(［［1,-2,1］,［0,2,-8］,［-4,5,9］］)
b=np.array(［0,8,-9］)
x=np.linalg.solve(A,b)
x
Out［122］: array(［29., 16., 3.］)
对于以上的求解结果，可以使用dot()函数进行验证，代码如下：
In［123］: np.dot(A,x)
Out［123］: array(［ 0., 8., -9.］)
可以看到，A和x点乘的结果就是一维数组b。
3.4一个有趣的数组应用实例
在本章前面几节中，初步学习了NumPy中ndarray数组使用，涉及了大量的运算和函数，读者可能会感到有些枯燥。实际上，除了枯燥的数组操作、矩阵运算之外，ndarray对象还可以做很多有趣事情，本节介绍使用数组进行简单图像变换的实例。
RGB模式是工业界通用的颜色标准，通过R(红)、G(绿)、B(蓝)3种颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加可以得到几乎所有人类视力所能感知的颜色。一幅图像由若干像素点组成，每个像素点均由R、G、B这3种颜色组成，每种颜色的取值范围是0~255。
在本节的实例中，会涉及用于图像处理的第三方库PIL以及用于数据可视化的第三方库Matplotlib，这两个库在Anaconda中都已经默认安装。读者对这些内容不太了解也没有关系，这里更多关注如何将本章所学有关数组的操作和运算用于图像处理的过程。
首先，导入相关的库和模块； 然后就可以使用Image对象的open()函数打开图像文件。如果图像文件
在Jupyter Notebook默认工作目录下，则直接给出文件名即可； 否则需要给出绝对路径和文件名。下面假设当前工作目录下已存在一个文件名为iris.jpg的图像文件。
In［124］:
import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
pic=Image.open('iris.jpg') #读取图像文件
此时，如果直接输出变量pic，则会在Notebook中显示原图，此处不再演示。接下来要做的是把图片的数据读入一个ndarray数组中，可以使用array()函数直接完成，代码如下：
In［125］:
im=np.array(pic) #将图片数据读入数组im
im.shape
Out［125］: (694, 869, 3)
从上述结果中可以看出，im是一个尺寸为694×869×3的三维数组，说明原图像文件的像素是694×869，后面的3则表示每个像素点的R、G、B三种颜色值。可以输出数组im的值来观察，代码如下：
In［126］: im
Out［126］: #输出数组im的值，行数太多，只显示一小部分
array(［［［168, 208, 148］,
［170, 210, 150］,
［170, 210, 148］,
...,
［186, 208, 126］,
［189, 211, 129］,
［190, 212, 130］］,
...,
...,
［ 21, 40, 10］,
［ 19, 38, 8］,
［ 18, 37, 7］］］, dtype=uint8)
其中，最内层括号中的3个数就是一个像素点的R、G、B三种颜色值。
下面使用plt模块显示图像：
In［127］:
plt.imshow(pic)
plt.show()
将图像文件读到数组中后，就可以通过对数组的操作实现图像变换的功能。
1. 改变像素点颜色值
下面通过简单的算术运算改变图像中像素点的颜色值。
In［128］:
plt.imshow(［255,255,255］-im)
plt.show()
上面的操作中，［255,255,255］im是一个简单的数组算术运算，两个运算对象一个是一维的，一个是三维的，那么必然会涉及广播机制，操作结果就是用［255,255,255］分别减每个像素点的R、G、B三种颜色的数值，再输出每个点的颜色都改变了的图像。
2. 灰度变换
灰度变换是图像处理中常见的操作，使用数组同样可以很轻松实现，代码如下：
In［129］:
R=im［:,:,0］
G=im［:,:,1］
B=im［:,:,2］
L = R * 299 / 1000 + G * 587 / 1000 + B * 114 / 1000 #灰度变换公式
plt.imshow(L, cmap="gray")
plt.show()
上述操作中，先通过索引操作，分别取出所有像素点在R、G、B三个通道上的颜色值，然后用灰度变换公式进行计算即可。
3. 改变图像纵横方向
改变图像的纵横方向，实际上就是对数组进行轴对换操作，代码如下：
In［130］:
plt.imshow(im.transpose(1,0,2))#交换数组的0轴和1轴
plt.show()
4. 图像翻转
In［131］:
im_x = im［::-1］ #将数组0轴整体翻转，实现图像纵向翻转
plt.imshow(im_x)
plt.show()
im_y = im［:,::-1］ #将数组1轴整体翻转，实现图像横向翻转
plt.imshow(im_y)
plt.show()
上述操作中，使用数组切片操作翻转数组的某一轴，实际上就是沿着横向或纵向将图像的像素点翻转位置，以此实现图像的翻转。
5. 图像裁剪
图像裁剪实现同样非常简单，只需在0轴和1轴上同时对数组进行切片操作即可，代码如下：
In［132］:
plt.imshow(im［250:420,660:850］)
plt.show()
6. 图像拼接
图像拼接可以通过数组的合并轻松实现，代码如下：
In［133］:
t1 = np.concatenate((im, im), axis=1)#横向拼接
t2 = np.concatenate((t1, t1), axis=0)#横向拼接
plt.imshow(t2)
plt.show()
7. 图像分割
图像分割可以通过数组的拆分来实现，代码如下：
In［134］:
t1,t2,t3=np.vsplit(im,［250,500］)
plt.imshow(t1)
plt.show()
plt.imshow(t2)
plt.show()
plt.imshow(t3)
plt.show()
8. 随机打乱图片
In［135］:
height=im.shape［0］
li = np.split(im.copy(), range(30, height, 30), axis=0)
np.random.shuffle(li)
t = np.concatenate(li, axis=0)
plt.imshow(t)
plt.show()
以上操作中，沿0轴将数组拆分成多个部分，用shuffle()函数随机排序后再合并在一起，达到了将图像随机打乱的效果。
简单总结上述这些图像变换，用到了ndarray数组的算术运算、随机函数，以及索引、切片、拆分、合并、轴对换等操作。更多的转换方式和操作技巧，读者可以进一步自行探索研究。
3.5本章小结
NumPy是Python科学计算及数据分析领域最基础的库，本章主要介绍了NumPy的基础知识，包括NumPy核心对象ndarray数组的各种创建方法和属性； 数组的索引、切片、形状变换、合并拆分等基本操作； ndarray数组的各种运算方法及广播机制、常用的排序函数、统计方法以及线性代数运算函数等。