Python中Numpy和Matplotlib的基本使用指南

import numpy as np

# 设置随机种子来获得可重复性
rnd = np.random.RandomState(seed=520)

# 生成随机数组
# Array: shape(3, 5); 
#        value: [0, 1]
X = rnd.uniform(low=0.0, high=1.0, size=(3, 5)) 

print(X)

# 元素访问

# 获取单个元素
# （这里是第一行第一列的元素）
print(X[0, 0])

# 获取一行
# （这里是第二行）
print(X[1])

# 获取一列
# （这里是第二列）
print(X[:, 1])

# 数组转置
print(X.T)

# 创建均匀间隔的数字的行向量。
y = np.linspace(0, 12, 5) # 从0开始，到12结束，数量为5
print(y)

# 将行向量转换为列向量
print(y[:, np.newaxis])


# 获得形状或改变数组形状

# 生成随机数组
rnd = np.random.RandomState(seed=520)
X = rnd.uniform(low=0.0, high=1.0, size=(3, 5))

# X的大小（3，5） 
print(X.shape)

# 将 X 大小变为 (5,3)
X_reshaped = X.reshape(5, 3)
print(X_reshaped)

# 使用整数数组的索引（花式索引）
indices = np.array([3, 1, 0])
print(indices)
# 取X的第4，2，1列作为新数组
X[:, indices]

# 创建一个包含大量零的随机数组
rnd = np.random.RandomState(seed=123)

X = rnd.uniform(low=0.0, high=1.0, size=(10, 5))
print(X)

# 将大多数元素设置为零
X[X < 0.7] = 0
print(X)

from scipy import sparse
# 将 X 转换为 CSR（压缩稀疏行）矩阵
X_csr = sparse.csr_matrix(X)
print(X_csr)

# 将稀疏矩阵转换为密集数组
print(X_csr.toarray())

# 创建一个空的 LIL 矩阵并添加一些项目
X_lil = sparse.lil_matrix((5, 5))

for i, j in np.random.randint(0, 5, (15, 2)):
    X_lil[i, j] = i + j

print(X_lil)
print(type(X_lil))

X_dense = X_lil.toarray()
print(X_dense)
print(type(X_dense))

X_csr = X_lil.tocsr()
print(X_csr)
print(type(X_csr))

%matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制直线
x = np.linspace(0, 10, 100)
plt.plot(x, np.sin(x));

# 散点图
x = np.random.normal(size=500)
y = np.random.normal(size=500)
plt.scatter(x, y);

# 使用 imshow 展示绘图
# - note that origin is at the top-left by default!

x = np.linspace(1, 12, 100)
y = x[:, np.newaxis]

im = y * np.sin(x) * np.cos(y)
print(im.shape)

plt.imshow(im);

# 轮廓图
# - 请注意，此处的原点默认位于左下角！
plt.contour(im);

# 3D 绘图
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
ax = plt.axes(projection='3d')
xgrid, ygrid = np.meshgrid(x, y.ravel())
ax.plot_surface(xgrid, ygrid, im, cmap=plt.cm.viridis, cstride=2, rstride=2, linewidth=0);