《PySpark大数据分析实战》-20.NumPy介绍数组的生成

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《PySpark大数据分析实战》-20.NumPy介绍数组的生成

• 《PySpark大数据分析实战》-20.NumPy介绍数组的生成
• • 前言
  • 数学计算库NumPy介绍
  • • 数组的生成
    • • 生成有初始占位符内容的数组
      • 生成固定范围的数组
      • 生成服从分布律的数组
  • 结束语

《PySpark大数据分析实战》-20.NumPy介绍数组的生成

前言

大家好！今天为大家分享的是《PySpark大数据分析实战》第3章第2节的内容：NumPy介绍数组的生成。

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数学计算库NumPy介绍

NumPy（Numerical Python）是Python中科学计算的基础包，是用于科学计算和数值分析的一个重要库。它提供了多维数组对象（ndarray），各种派生对象，以及用于数组快速操作的通用函数、线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能，是Python科学计算中必不可少的库。要在项目中使用NumPy，需要在Python环境中安装NumPy，命令如下：

$ pip install numpy

在使用时需要在Python脚本中导入numpy，以及其他必要的包，代码如下：

import numpy as np
import random
import time

数组的生成

NumPy提供了一些用于生成包含初始值的N维数组的方法，可以方便人们快速地生成N维数组。

生成有初始占位符内容的数组

NumPy可以生成初始占位符内容为0、1或随机数的数组，主要的方法有：

• numpy.zeros()，用于生成元素全为0的数组。
• numpy.ones()，用于生成元素全为1的数组。
• numpy.empty()，用于生成元素为随机数的数组。

在下面的案例中分别生成包含不同初始值的二维数组，代码如下：

# 生成全为0的数组
ary3 = np.zeros(shape=(2, 3), dtype="int32")
# 生成全为1的数组
ary4 = np.ones(shape=(2, 3), dtype=np.int32)
# 生成随机数数组
ary5 = np.empty(shape=(2, 3), dtype=np.float64)
print(ary3)
print(ary4)
print(ary5)

执行代码，输出结果为：

[[0 0 0]
 [0 0 0]]
[[1 1 1]
 [1 1 1]]
[[6.23042070e-307 3.56043053e-307 1.37961641e-306]
 [2.22518251e-306 1.33511969e-306 1.24610383e-306]]

生成固定范围的数组

在生成数组时，可以指定数组中元素的数据范围，主要的方法有：

• numpy.arange()，生成一个可指定起始值（默认为0）、终止值（不包含）、步长的数组。
• numpy.linspace()，生成一个可指定起始值、终止值、样本数的一维等差数列数组。
• numpy.logspace()，生成一个可指定起始值、终止值、样本数的一维对数数列数组。

在下面的案例中，分别生成包含不同数据范围的数组，代码如下：

# 生成起始值1、终止值100、步长10的数组
ary6 = np.arange(1, 100, 10)
# 生成起始值1、终止值100、样本数10个的数组
ary7 = np.linspace(1, 100, 10)
# 生成起始值1、终止值2、以10为对数底数、样本数9个的数组
ary8 = np.logspace(1.0, 2.0, num=9)
print(ary6)
print(ary7)
print(ary8)

执行代码，输出结果如下：

[ 1 11 21 31 41 51 61 71 81 91]
[  1.  12.  23.  34.  45.  56.  67.  78.  89. 100.]
[ 10.          13.33521432  17.7827941   23.71373706  31.6227766
  42.16965034  56.23413252  74.98942093 100.        ]

生成服从分布律的数组

NumPy还可以生成服从一定分布律规则的数组，主要的方法有：

• numpy.random.rand()，生成一个元素服从均匀分布的数组，可以指定每个维度的元素个数。
• numpy.random.uniform()，从一个均为分布中随机抽样。
• numpy.random.randn()，生成一个元素服从正太分布的数组，可以指定每个维度的元素个数。
• numpy.random.normal()，从一个正太分布中随机抽样。

在下面的案例中，分布生成满足不同分布律的数组，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

figure, ax = plt.subplots(2, 2)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei']
plt.subplot(2, 2, 1)
# 生成3000个元素的[0.1)区间的均匀分布数组
plt.hist(np.random.rand(3000))
ax[0][0].set_title('[0,1)均匀分布数组')

plt.subplot(2, 2, 2)
# 从[1,40)区间的均匀分布中随机抽样3000个元素
plt.hist(np.random.uniform(low=1, high=40, size=3000))
ax[0][1].set_title('[1,40)均匀分布中随机抽样')

plt.subplot(2, 2, 3)
# 生成均值为10，标准差为2，服从正太分布的数组
plt.hist(np.random.normal(10, 2, 3000))
ax[1][0].set_title('均值10，标准差2的正太分布数组')

plt.subplot(2, 2, 4)
# 生成服从标准正太分布的数组
plt.hist(np.random.randn(3000))
ax[1][1].set_title('标准正太分布数组')

plt.tight_layout()
plt.show()

执行代码，绘制的图形如图所示。

结束语

好了，感谢大家的关注，今天就分享到这里了，更多详细内容，请阅读原书或持续关注专栏。