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Created on Wed Dec 22 13:11:41 2021

@author: hzh
"""
import numpy as np  # 导入numpy库
import pandas as pd
from pandas import DataFrame

# 创建ndarray数组
# 一维数组
data1 = [6, 7.5, 8, 0, 1]  # 列表
arr1 = np.array(data1)
print(arr1.ndim)
arr2 = np.array((5.6, 6.7, 7.8, 8.9, 9.))  # 元组
print(arr2)

# pandas series
print('pandas series')
df1 = pd.Series(data1)
print(df1)
print(df1.values)
print((df1.values).ndim)
df2 = df1.values.reshape(1, -1)
print(df2)
print(df2.ndim)
print(df2[0])
print(df2[0, 0])
# print(df1.values.reshape(1,-1))

# 二维numpy数组
import numpy as np

data1 = [[6, 7.5, 8, 0, 1], [3.2, 3, 7, 52, 23.4]]
arr1 = np.array(data1)
print(arr1)
print(arr1.shape, arr1.ndim, arr1.dtype, arr1.size)

# pandas DataFrame
print('pandas DataFrame')
arr2 = pd.DataFrame(data1)
print(arr2.values)
print(arr2.shape, arr2.ndim, arr2.size)
print(arr2[0])  # 显示0列数据
print(arr2.loc[0])  # 显示0行数据
print(arr2.iloc[0, 0])  # 显示0行0列数据

# reshape(),astype()
import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])  # 6个元素的一维数组
arr1 = arr1.reshape(2, 3)  # 改变为：2行3列的二维数组
print(arr1)
arr2 = arr1.astype(str)  # 转换成字符型
print(arr2)

# 自动创建数组1
print(np.ones(6))
print(np.zeros(6).reshape(2, 3))
print(np.arange(2, 10, 2))
print(np.linspace(2, 13, 12))
# 创建随机数组
np.random.seed(100)
# 生成2行3列的随机数数组，值在[0,1)之间
n1 = np.random.rand(2, 3)
print(n1)
# 生成2行3列的随机数数组，值为正态分布的随机样本数
n2 = np.random.randn(2, 3)
print(n2)
# 生成包含10个元素的值在[0,100) 的数组
n3 = np.random.randint(0, 100, 10)
print(n3)
# 生成2*3维的值在[0,100) 的数组
n4 = np.random.randint(0, 100, (2, 3))
print(n4)

# 通过文件读取保存数组
import numpy as np

arr1 = np.arange(10)
np.savetxt('2.txt', arr1, fmt='%0.4f', delimiter=',')
arr2 = np.loadtxt('2.txt')
print(arr2)

# 访问数组元素
# 用下标访问元素1
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(x[4])  # 一维数组，访问第4个元素（从0开始计数）
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(x[1])  # 二维数组，访问第1行数据（从0开始计数）
# 列表切片2
arr = np.arange(10)
print(arr)
print(arr[5: 8])
arr[5: 8] = 12  # 值的广播
print(arr)

# 数组的切片不是一个新的数组，是数组的一个视图
arr = np.arange(10)
arr_slice = arr[5:8]  # 获得一个视图而不是新的数组
arr_slice[1] = 32
print(arr)

# 通过切片获得新数组的方法：copy()
arr = np.arange(10)
arr_slice = arr[5:8].copy()
arr_slice[1] = 32
print(arr)

# 访问高维数组元素, 切片不改变维度
arr1d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr1d)
print(arr1d[1, 2])  # 等价于print(arr1d[1][2])
print(arr1d[1])  # 数组子集（也是视图）
print()
arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(arr2d)
print(arr2d[:2])  # 在轴0上切片
print(arr2d[:2, 1:])  # 在轴0和轴1上切片
print()
arr3d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr3d[1, :2])  # 轴0选第一行，然后在轴1上切片
print(arr3d[:, 1])  # 轴0全选，然后选取第1列
# print(arr3d)

# 列表索引（花式索引）获得的是新数组，不是视图
import numpy as np

arr2d = np.linspace(1, 100, 12).reshape(4, 3)
print(arr2d)
print(arr2d[[2, 0, 1]])  # 依次选取轴0的2,0,1行
print(arr2d[:, [2, 0]])  # 依次选取轴1的2,0列

# print(arr2d)

# 布尔索引
arr2d = np.array([[1, -2, 3], [-4, 5, 6]])
print(arr2d)
print(arr2d < 0)  # arr2d<0  是个布尔型数组
print(arr2d[arr2d < 0])  # 用布尔型数组来索引
arr2d[arr2d < 0] = 0  # 赋值
print(arr2d)

# numpy的基本运算：标量，向量和矩阵
# 广播运算
data1 = [[6, 7.5, 8, 0, 1], [3.2, 3, 7, 52, 23.4]]
arr1 = np.array(data1)
arr1 = arr1 * 2  # 这是广播运算
print(arr1)
# print(1/arr1)
# print(arr1**0.5)

# 标量运算
print(np.sum([1, 2, 3, 4]))
print(np.sqrt(100))
print(np.abs(-10))

# 向量运算
lst = [[6, 7.5, 8, 0, 1], [3.2, 3, 7, 52, 23.4]]
arr2d = np.array(lst)
print(arr2d)
print(np.sum(arr2d))
print(np.min(arr2d, axis=1))  # 求每一行中的最小值，向量
print('*' * 20)
np.mean(arr2d, axis=0)  # 求每一列的平均值，向量
# 矩阵运算函数diag(),dot(),trace(),det()....
import numpy as np

A = np.array([[m + n for m in np.arange(4)] for n in np.arange(4)])  # 4 x 4 2D arrays
B = np.array([[m - n for m in np.arange(3)] for n in np.arange(4)])  # 4 x 3 2D arrays
C = np.arange(4)  # 1D vector with a size of 4
# A, B, C
print(A)
print(B)
print(C)
print(A.shape)
print(B.shape)
print(C.shape)
# 计算矩阵相乘
print(np.dot(A, B), '\n')
print(np.dot(A, C))
print(np.dot(C, A))  # 数学上的矩阵相乘

""" 练一练：
1、用arange()生成一个0-20以内，5行4列的A数组
2、将A数组元素保存在arr1.txt文件中，保存格式为%4d,以逗号作为分隔符
3、访问A数组，输出数组的0行最后一个元素
4、访问A数组，分别输出数组的第2，3行的数据，第3，4列的数据 
5、访问A数组，分别输出数组的轴0方向全选，轴1方向输出第2，3列元素
6、访问A数组，输出行选取第一行和最后一行，列选取0，3，2列显示
7、将A数组中所有的奇数变成其平方数输出
8、求出所有数据、每一行和每一列的平均值并输出 
"""