> 教程原则如下：
- 偏实用高频 API
- 展示实际用法
- 简单直接
- 使用说明：内容中⭐（1-5个）表示重要程度，越多越重要；⚠️ 表示需要特别注意的
- 提示：使用过程中无须过多关注 API 各种参数细节，教程提供的用法足以应付绝大部分场景，更深入的可自行根据需要探索或学习后续的教程。
下面正式开始讲解。
# 导入 library
import numpy as np
# 画图工具
import matplotlib.pyplot as plt
创建和生成
- 本节主要介绍 array 的创建和生成。为什么会把这个放在最前面呢？主要有以下两个方面原因：
- 首先，在实际工作过程中，我们时不时需要验证或查看 array 相关的 API 或互操作。同时，有时候在使用 sklearn，matplotlib，PyTorch，Tensorflow 等工具时也需要一些简单的数据进行实验。
所以，先学会如何快速拿到一个 array 是有很多益处的。本节我们主要介绍以下几种常用的创建方式：
- 使用列表或元组
- 使用 arange
- 使用 linspace/logspace
- 使用 ones/zeros
- 使用 random
- 从文件读取
其中，最常用的一般是 linspace/logspace 和 random，前者常常用在画坐标轴上，后者则用于生成「模拟数据」。举例来说，当我们需要画一个函数的图像时，X 往往使用 linspace 生成，然后使用函数公式求得 Y，再 plot；当我们需要构造一些输入（比如 X）或中间输入（比如 Embedding、hidden state）时，random 会异常方便。
从python列表或元组创建
- 重点掌握传入 list 创建一个 array 即可：“np.array(list)”
- ⚠️ 需要注意的是：「数据类型」。如果您足够仔细的话，可以发现下面第二组代码第 2 个数字是「小数」（注：Python 中 1. == 1.0），而 array 是要保证每个元素类型相同的，所以会帮您把 array 转为一个 float 的类型。
# 一个 list
np.array([1,2,3]) array([1, 2, 3]) # 二维（多维类似）
# 注意，有一个小数哦
np.array([[1, 2., 3], [4, 5, 6]]) array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) # 您也可以指定数据类型
np.array([1, 2, 3], dtype=np.float16) array([1., 2., 3.], dtype=float16) # 如果指定了 dtype，输入的值都会被转为对应的类型，而且不会四舍五入
lst = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6.8]
]
np.array(lst, dtype=np.int32) array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=int32) # 一个 tuple
np.array((1.1, 2.2)) array([1.1, 2.2]) # tuple，一般用 list 就好，不需要使用 tuple
np.array([(1.1, 2.2, 3.3), (4.4, 5.5, 6.6)]) array([[1.1, 2.2, 3.3], [4.4, 5.5, 6.6]]) # 转换而不是上面的创建，其实是类似的，无须过于纠结
np.asarray((1,2,3)) array([1, 2, 3]) np.asarray(([1., 2., 3.], (4., 5., 6.))) array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) ``
使用arange生成
- "range"是 Python内置的整数序列生成器，“arange"是"numpy"的，效果类似，会生成一维的向量。我们偶尔会需要使用这种方式来构造"array”，比如：
- 需要创建一个连续一维向量作为输入（比如编码位置时可以使用）
- 需要观察筛选、抽样的结果时，有序的 array 一般更加容易观察
- ⚠️ 需要注意的是：在
reshape时，目标的 shape 需要的元素数量一定要和原始的元素数量相等。
np.arange(12).reshape(3, 4) array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) # 注意，是小数哦
np.arange(12.0).reshape(4, 3) array([[ 0., 1., 2.], [ 3., 4., 5.], [ 6., 7., 8.], [ 9., 10., 11.]])
np.arange(100, 124, 2).reshape(3, 2, 2 array(\[\[\[100, 102\], \[104, 106\]\], \[\[108, 110\], \[112, 114\]\], \[\[116, 118\], \[120, 122\]\]\]) # shape size 相乘要和生成的元素数量一致
np.arange(100., 124., 2).reshape(2,3,4) \--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-20-fc850bf3c646> in <module>
\----> 1 np.arange(100., 124., 2).reshape(2,3,4) ValueError: cannot reshape array of size 12 into shape (2,3,4)
使用 linspace/logspace 生成
- 这是我们遇到的第一个比较重要的 API，前者需要传入 3 个参数：开头，结尾，数量；后者需要额外传入一个"base"，它默认是 10。
- ⚠️ 需要注意的是：第三个参数并不是步长。
np.linspace
# 线性
np.linspace(0, 9, 10).reshape(2, 5)
array([[0., 1., 2., 3., 4.], [5., 6., 7., 8., 9.]])
np.linspace(0, 9, 6).reshape(2, 3)
array([[0. , 1.8, 3.6], [5.4, 7.2, 9. ]])
# 指数 base 默认为 10
np.logspace(0, 9, 6, base=np.e).reshape(2, 3)
array([[1.00000000e+00, 6.04964746e+00, 3.65982344e+01], [2.21406416e+02, 1.33943076e+03, 8.10308393e+03]])
# _ 表示上（最近）一个输出
# logspace 结果 log 后就是上面 linspace 的结果
np.log(_)
array([[0. , 1.8, 3.6], [5.4, 7.2, 9. ]])
下面我们更进一步看一下：
N = 20
x = np.arange(N)
y1 = np.linspace(0, 10, N) * 100
y2 = np.logspace(0, 10, N, base=2) plt.plot(x, y2, '*');
plt.plot(x, y1, 'o');# 检查每个元素是否为 True
# base 的 指数为 linspace 得到的就是 logspace
np.alltrue(2 ** np.linspace(0, 10, N) == y2) True`` ``⚠️ 补充：关于 array 的条件判断# 不能直接用 if 判断 array 是否符合某个条件
arr = np.array([1, 2, 3])
cond1 = arr > 2
cond1 array([False, False, True]) if cond1: print("这不行")
ValueError Traceback (most recent call last)in
\----> 1 if cond1:
2 print(“这不行”)ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
# 即便你全是 True 它也不行
arr = np.array([1, 2, 3])
cond2 = arr > 0
cond2 array([ True, True, True]) if cond2: print("这还不行") ValueError Traceback (most recent call last)in
\----> 1 if cond2:
2 print(“这还不行”)ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()# 咱们只能用 any 或 all，这个很容易犯错，请务必注意。
if cond1.any(): print("只要有一个为True就可以，所以——我可以") 只要有一个为True就可以，所以——我可以 if cond2.all(): print("所有值为True才可以，我正好这样") 所有值为True才可以，我正好这样 ``
使用 ones/zeros 创建
- 创建全"1/0 array"的快捷方式。需要注意的是"np.zeros_like"或"np.ones_like"，二者可以快速生成给定"array"一样"shape"的"0"或"1"向量，这在需要"Mask"某些位置时可能会用到。
- ⚠️ 需要注意的是：创建出来的"array"默认是"float"类型。
np.ones(3) array(\[1., 1., 1.\])np.ones((2, 3)) array(\[\[1., 1., 1.\],
\[1., 1., 1.\]\])np.zeros((2,3,4)) array(\[\[\[0., 0., 0., 0.\],
\[0., 0., 0., 0.\],
\[0., 0., 0., 0.\]\],\[\[0., 0., 0., 0.\],
\[0., 0., 0., 0.\],
\[0., 0., 0., 0.\]\]\])# 像给定向量那样的 0 向量（ones_like 是 1 向量）
np.zeros_like(np.ones((2,3,3))) array(
\[\[\[0., 0., 0.\],
\[0., 0., 0.\],
\[0., 0., 0.\]\],\[\[0., 0., 0.\],
\[0., 0., 0.\],
\[0., 0., 0.\]\]\]) \`\`
使用random生成
- 如果要在这一节选一个最重要的 API，那一定是"random"无疑了，这里我们只介绍几个比较常用的「生产」数据相关的 API。它们经常用于随机生成训练或测试数据，神经网路初始化等。
- ⚠️ 需要注意的是：这里我们统一推荐使用新的 API 方式创建，即通过"np.random.default_rng()“先生成"Generator”，然后再在此基础上生成各种分布的数据（记忆更加简便清晰）。不过我们依然会介绍就的API用法，因为很多代码中使用的还是旧的，您可以混个眼熟。
# 0-1 连续均匀分布
np.random.rand(2, 3) array(\[\[0.42508994, 0.5842191 , 0.09248675\],
\[0.656858 , 0.88171822, 0.81744539\]\])# 单个数
np.random.rand() 0.29322641374172986# 0-1 连续均匀分布
np.random.random((3, 2)) array(\[\[0.17586271, 0.5061715 \],
\[0.14594537, 0.34365713\],
\[0.28714656, 0.40508807\]\])# 指定上下界的连续均匀分布
np.random.uniform(-1, 1, (2, 3)) array(\[\[ 0.66638982, -0.65327069, -0.21787878\],
\[-0.63552782, 0.51072282, -0.14968825\]\])# 上面两个的区别是 shape 的输入方式不同，无伤大雅了
# 不过从 1.17 版本后推荐这样使用（以后大家可以用新的方法）
# rng 是个 Generator，可用于生成各种分布
rng = np.random.default_rng(42)
rng Generator(PCG64) at 0x111B5C5E0# 推荐的连续均匀分布用法
rng.random((2, 3)) array(\[\[0.77395605, 0.43887844, 0.85859792\],
\[0.69736803, 0.09417735, 0.97562235\]\])# 可以指定上下界，所以更加推荐这种用法
rng.uniform(0, 1, (2, 3)) array(\[\[0.47673156, 0.59702442, 0.63523558\],
\[0.68631534, 0.77560864, 0.05803685\]\])# 随机整数（离散均匀分布），不超过给定的值（10）
np.random.randint(10, size=2) array(\[6, 3\])# 随机整数（离散均匀分布），指定上下界和 shape
np.random.randint(0, 10, (2, 3)) array(\[\[8, 6, 1\],
\[3, 8, 1\]\])# 上面推荐的方法，指定大小和上界
rng.integers(10, size=2) array(\[9, 7\])
上面推荐的方法，指定上下界
rng.integers(0, 10, (2, 3)) array(\[\[5, 9, 1\],
\[8, 5, 7\]\])
标准正态分布
np.random.randn(2, 4) array(\[\[-0.61241167, -0.55218849, -0.50470617, -1.35613877\],
\[-1.34665975, -0.74064846, -2.5181665 , 0.66866357\]\])# 上面推荐的标准正态分布用法
rng.standard_normal((2, 4)) array(\[\[ 0.09130331, 1.06124845, -0.79376776, -0.7004211 \],
\[ 0.71545457, 1.24926923, -1.22117522, 1.23336317\]\])# 高斯分布
np.random.normal(0, 1, (3, 5)) array(\[\[ 0.30037773, -0.17462372, 0.23898533, 1.23235421, 0.90514996\],
\[ 0.90269753, -0.5679421 , 0.8769029 , 0.81726869, -0.59442623\],
\[ 0.31453468, -0.18190156, -2.95932929, -0.07164822, -0.23622439\]\])# 上面推荐的高斯分布用法
rng.normal(0, 1, (3, 5)) array(\[\[ 2.20602146, -2.17590933, 0.80605092, -1.75363919, 0.08712213\],
\[ 0.33164095, 0.33921626, 0.45251278, -0.03281331, -0.74066207\],
\[-0.61835785, -0.56459129, 0.37724436, -0.81295739, 0.12044035\]\])
总之，一般会用的就是2个分布：均匀分布和正态（高斯）分布。另外，“size"可以指定"shape”。
# 离散均匀分布
rng.integers(low=0, high=10, size=5)
array(\[0, 7, 6, 4, 4\])
# 连续均匀分布
rng.uniform(low=0, high=10, size=5)
array(\[6.97368029, 0.94177348, 9.75622352, 7.61139702, 7.86064305\])
# 正态（高斯）分布
rng.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=(2, 3))
array(\[\[-0.01680116, -0.85304393, 0.87939797\], \[ 0.77779194, 0.0660307 , 1.12724121\]\]) \`\`#### [](https://blog.csdn.net/m0_75067629/article/details/140042099?spm=1001.2014.3001.5502)从文件读取
- 这小节主要用于加载实现存储好的权重参数或预处理好的数据集，有时候会比较方便，比如训练好的模型参数加载到内存里用来提供推理服务，或者耗时很久的预处理数据直接存起来，多次实验时不需要重新处理。
- ⚠️ 需要注意的是：存储时不需要写文件名后缀，会自动添加。
# 直接将给定矩阵存为 a.npy
np.save('./data/a', np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]))
# 可以将多个矩阵存在一起，名为 `b.npz`
np.savez("./data/b", a=np.arange(12).reshape(3, 4), b=np.arange(12.).reshape(4, 3))
# 和上一个一样，只是压缩了
np.savez_compressed("./data/c", a=np.arange(12).reshape(3, 4), b=np.arange(12.).reshape(4, 3))
# 加载单个 array
np.load("data/a.npy")
array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 加载多个，可以像字典那样取出对应的 array
arr = np.load("data/b.npz")
arr["a"]
array(\[\[ 0, 1, 2, 3\],
\[ 4, 5, 6, 7\],
\[ 8, 9, 10, 11\]\])arr["b"]
array(\[\[ 0., 1., 2.\],
\[ 3., 4., 5.\],
\[ 6., 7., 8.\],
\[ 9., 10., 11.\]\])
# 后缀都一样，你干脆当它和上面的没区别即可
arr = np.load("data/c.npz")
arr["b"]
array(\[\[ 0., 1., 2.\], \[ 3., 4., 5.\], \[ 6., 7., 8.\], \[ 9., 10., 11.\]\]) \`\`
统计和属性
- 本节我们从"array"的基本统计属性入手，对刚刚创建的"array"进一步的了解。主要包括以下几个方面：
- 尺寸相关
- 最大、最小、中位、分位值
- 平均、求和、标准差等
都是描述性统计相关的指标，对于我们从整体了解一个 array 很有帮助。其中，用到最多的是尺寸相关的"shape"，最大、最小值，平均值、求和等。
- 本节的内容非常简单，您只需要特别关注（记住）两个重要的特性：
- 按维度（指定 axis）求结果。一般0表示列1表示行，可以用「沿着行/列操作」这样理解，不确定时可以拿个例子试一下。
- 计算后保持维度（“keepdims=True”）
另外，为了便于操作，我们使用一个随机生成的"array"作为操作对象；同时，我们指定了"seed"，这样每次运行，每个人看到的结果都是一样的。一般我们在训练模型时，往往需要指定"seed"，这样才能在「同等条件」下进行调参。
# 先创建一个 Generator
rng = np.random.default_rng(seed=42)
# 再生成一个均匀分布
arr = rng.uniform(0, 1, (3, 4))
arr array(\[\[0.77395605, 0.43887844, 0.85859792, 0.69736803\], \[0.09417735, 0.97562235, 0.7611397 , 0.78606431\], \[0.12811363, 0.45038594, 0.37079802, 0.92676499\]\]) \`\`#### [](https://blog.csdn.net/m0_75067629/article/details/140042099?spm=1001.2014.3001.5502)尺寸相关
这一小节主要包括：维度、形状和数据量，其中形状"shape"我们用到的最多。
⚠️ 需要注意的是：size 不是 shape，ndim 表示有几个维度。
# 维度，array 是二维的（两个维度）
arr.ndim
np.shape
# 形状，返回一个 Tuple
arr.shape
# 数据量
arr.size
最值分位
- 这一小节主要包括：最大值、最小值、中位数、其他分位数，其中『“最大值和最小值”』我们平时用到的最多。
- ⚠️ 需要注意的是：分位数可以是 0-1 的任意小数（表示对应分位），而且分位数并不一定在原始的"array"中。
arr array(\[\[0.77395605, 0.43887844, 0.85859792, 0.69736803\],
\[0.09417735, 0.97562235, 0.7611397 , 0.78606431\],
\[0.12811363, 0.45038594, 0.37079802, 0.92676499\]\])# 所有元素中最大的
arr.max() 0.9756223516367559
np.max/min
# 按维度（列）最大值
arr.max(axis=0) array(\[0.77395605, 0.97562235, 0.85859792, 0.92676499\])
同理，按行
arr.max(axis=1) array(\[0.85859792, 0.97562235, 0.92676499\])
是否保持原来的维度
这个需要特别注意下，很多深度学习模型中都需要保持原有的维度进行后续计算
shape 是 (3,1)，array 的 shape 是 (3,4)，按行，同时保持了行的维度
arr.min(axis=1, keepdims=True) array(\[\[0.43887844\],
\[0.09417735\],
\[0.12811363\]\])
保持维度：（1，4），原始array是（3，4）
arr.min(axis=0, keepdims=True) array(\[\[0.09417735, 0.43887844, 0.37079802, 0.69736803\]\])
一维了
arr.min(axis=0, keepdims=False) array(\[0.09417735, 0.43887844, 0.37079802, 0.69736803\])
另一种用法，不过我们一般习惯使用上面的用法，其实两者一回事
np.amax(arr, axis=0) array(\[0.77395605, 0.97562235, 0.85859792, 0.92676499\])
同 amax
np.amin(arr, axis=1) array(\[0.43887844, 0.09417735, 0.12811363\])
中位数
其他用法和 max，min 是一样的
np.median(arr) 0.7292538655248584
分位数，按列取1/4数
np.quantile(arr, q=0.25, axis=0) array([0.11114549, 0.44463219, 0.56596886, 0.74171617])
分位数，按行取 3/4，同时保持维度
np.quantile(arr, q=0.75, axis=1, keepdims=True) array(\[\[0.79511652\],
\[0.83345382\],
\[0.5694807 \]\])
分位数，注意，分位数可以是 0-1 之间的任何数字（分位）
如果是 1/2 分位，那正好是中位数
np.quantile(arr, q=1/2, axis=1)array(\[0.73566204, 0.773602 , 0.41059198\]) \`\`#### [](https://blog.csdn.net/m0_75067629/article/details/140042099?spm=1001.2014.3001.5502)平均求和标准差
这一小节主要包括：平均值、累计求和、方差、标准差等进一步的统计指标。其中使用最多的是「平均值」。
array(\[\[0.77395605, 0.43887844, 0.85859792, 0.69736803\],
\[0.09417735, 0.97562235, 0.7611397 , 0.78606431\],
\[0.12811363, 0.45038594, 0.37079802, 0.92676499\]\])
np.averag
# 平均值
np.average(arr) 0.6051555606435642
按维度平均（列）
np.average(arr, axis=0) array(\[0.33208234, 0.62162891, 0.66351188, 0.80339911\])
另一个计算平均值的 API
它与 average 的主要区别是，np.average 可以指定权重，即可以用于计算加权平均
一般建议使用 average，忘掉 mean 吧！
np.mean(arr, axis=0) array(\[0.33208234, 0.62162891, 0.66351188, 0.80339911\])##### [](https://blog.csdn.net/m0_75067629/article/details/140042099?spm=1001.2014.3001.5502)`np.sum`
求和，不多说了，类似
np.sum(arr, axis=1) array(\[2.76880044, 2.61700371, 1.87606258\])np.sum(arr, axis=1, keepdims=True) array(\[\[2.76880044\],
\[2.61700371\],
\[1.87606258\]\])
按列累计求和
np.cumsum(arr, axis=0) array(\[\[0.77395605, 0.43887844, 0.85859792, 0.69736803\],
\[0.8681334 , 1.41450079, 1.61973762, 1.48343233\],
\[0.99624703, 1.86488673, 1.99053565, 2.41019732\]\])
按行累计求和
np.cumsum(arr, axis=1) array(\[\[0.77395605, 1.21283449, 2.07143241, 2.76880044\],
\[0.09417735, 1.0697997 , 1.8309394 , 2.61700371\],
\[0.12811363, 0.57849957, 0.94929759, 1.87606258\]\])
标准差，用法类似
np.std(arr) 0.28783096517727075
按列求标准差
np.std(arr, axis=0) array(\[0.3127589 , 0.25035525, 0.21076935, 0.09444968\])
方差
np.var(arr, axis=1) array(\[0.02464271, 0.1114405 , 0.0839356 \])
最后
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2.Python必备开发工具
3.看视频进行系统学习
- 先在网上康康达人分享的视频、干货，通俗易懂，形成初始概念；你会发现博主们在进阶成大神之前他们的学习途径有哪些，找到适合自己风格的课程；
- 不过这样学习技术比较杂乱，所以通过更加系统的视频来学习，效果更好，也更全面。
4.实战案例
- 光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
总结
- 最后希望你编程学习上不急不躁,按照计划有条不紊推进,把任何一件事做到极致,都是不容易的,加油,努力！相信自己！
文末福利
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