Python数据处理入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了_数据处理python

本教程内容旨在帮助没有基础的同学快速掌握 numpy 的常用功能，保证日常绝大多数场景的使用。可作为机器学习或深度学习的先修课程，也可作为快速备查手册。

值得一提的是，深度学习的各大框架很多 API 和 numpy 也是一脉相承的哦，可以说 numpy 玩儿熟了，几个深度学习框架的不少 API 也同时学会了。本文是教程的「第一部分」，从实际的代码应用出发，讲解了Numpy创建到统计的操作。

开源项目地址：https://github.com/datawhalechina/powerful-numpy

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  
1
2
3
4
'
运行
运行

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])  
1
2

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]])  

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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)  

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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)  

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array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]], dtype=int32)

---

# 一个 tuple  
np.array((1.1, 2.2))  
1
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)])  
1
2

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))  
1
2

array([1, 2, 3])

np.asarray(([1., 2., 3.], (4., 5., 6.)))  
1

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)  
1

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)  
1
2

array([[ 0., 1., 2.],
[ 3., 4., 5.],
[ 6., 7., 8.],
[ 9., 10., 11.]])

np.arange(100, 124, 2).reshape(3, 2, 2  
1

array([[[100, 102],
        [104, 106]],

       [[108, 110],
        [112, 114]],

       [[116, 118],
        [120, 122]]])

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# shape size 相乘要和生成的元素数量一致  
np.arange(100., 124., 2).reshape(2,3,4)  

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3

ValueError Traceback (most recent call last)

in
----> 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

⭐⭐⭐

OK，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)  
1
2

array([[0., 1., 2., 3., 4.],  
       [5., 6., 7., 8., 9.]])  

1
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3

np.linspace(0, 9, 6).reshape(2, 3)  

1
2

array([[0. , 1.8, 3.6],  
       [5.4, 7.2, 9. ]])  

1
2
3

---

# 指数 base 默认为 10  
np.logspace(0, 9, 6, base=np.e).reshape(2, 3)  

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3

array([[1.00000000e+00, 6.04964746e+00, 3.65982344e+01],  
       [2.21406416e+02, 1.33943076e+03, 8.10308393e+03]])  

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3

# _ 表示上（最近）一个输出  
# logspace 结果 log 后就是上面 linspace 的结果  
np.log(_)  

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array([[0. , 1.8, 3.6],  
       [5.4, 7.2, 9. ]])  

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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');
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# 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)  

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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  

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array([False, False,  True])  

1
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if cond1:  
    print("这不行")  
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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  
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array([ True,  True,  True])  

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2

if cond2:  
    print("这还不行")  

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---------------------------------------------------------------------------

ValueError                                Traceback (most recent call last)

<ipython-input-187-7fedc8ba71a0> in <module>
----> 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()


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# 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")  

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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")
1
2

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)  
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array([1., 1., 1.])  

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np.ones((2, 3))  
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array([[1., 1., 1.],  
       [1., 1., 1.]])  

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3

np.zeros((2,3,4))  
1

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.]]])  

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# 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)))  
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array([[[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]],

       [[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]]])
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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)  
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2

array([[0.42508994, 0.5842191 , 0.09248675],  
       [0.656858  , 0.88171822, 0.81744539]])  

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# 单个数  
np.random.rand()  
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0.29322641374172986  

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# 0-1 连续均匀分布  
np.random.random((3, 2))  

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array([[0.17586271, 0.5061715 ],  
       [0.14594537, 0.34365713],  
       [0.28714656, 0.40508807]])  

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# 指定上下界的连续均匀分布  
np.random.uniform(-1, 1, (2, 3))  

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array([[ 0.66638982, -0.65327069, -0.21787878],  
       [-0.63552782,  0.51072282, -0.14968825]])  

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# 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  

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Generator(PCG64) at 0x111B5C5E0  

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# 推荐的连续均匀分布用法  
rng.random((2, 3))  

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array([[0.77395605, 0.43887844, 0.85859792],  
       [0.69736803, 0.09417735, 0.97562235]])  

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# 可以指定上下界，所以更加推荐这种用法  
rng.uniform(0, 1, (2, 3))  

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array([[0.47673156, 0.59702442, 0.63523558],  
       [0.68631534, 0.77560864, 0.05803685]])  

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# 随机整数（离散均匀分布），不超过给定的值（10）  
np.random.randint(10, size=2)  

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array([6, 3])  

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# 随机整数（离散均匀分布），指定上下界和 shape  
np.random.randint(0, 10, (2, 3))  

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array([[8, 6, 1],  
       [3, 8, 1]])  

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# 上面推荐的方法，指定大小和上界  
rng.integers(10, size=2)  

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array([9, 7])  

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# 上面推荐的方法，指定上下界  
rng.integers(0, 10, (2, 3))  

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array([[5, 9, 1],  
       [8, 5, 7]])  

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# 标准正态分布  
np.random.randn(2, 4)  

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array([[-0.61241167, -0.55218849, -0.50470617, -1.35613877],  
       [-1.34665975, -0.74064846, -2.5181665 ,  0.66866357]])  

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# 上面推荐的标准正态分布用法  
rng.standard_normal((2, 4))  

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array([[ 0.09130331,  1.06124845, -0.79376776, -0.7004211 ],  
       [ 0.71545457,  1.24926923, -1.22117522,  1.23336317]])  

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# 高斯分布  
np.random.normal(0, 1, (3, 5))  

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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]])  

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# 上面推荐的高斯分布用法  
rng.normal(0, 1, (3, 5))  

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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]])  

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3
4

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。

rng = np.random.default_rng(42)  

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# 离散均匀分布  
rng.integers(low=0, high=10, size=5)  

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array([0, 7, 6, 4, 4])  

1
2

# 连续均匀分布  
rng.uniform(low=0, high=10, size=5)  

1
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3

array([6.97368029, 0.94177348, 9.75622352, 7.61139702, 7.86064305])  

1
2

# 正态（高斯）分布  
rng.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=(2, 3))  

1
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3

array([[-0.01680116, -0.85304393,  0.87939797],          [ 0.77779194,  0.0660307 ,  1.12724121]])   ``   
1

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]]))  

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# 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))  

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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))  

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3

# 加载单个 array  
np.load("data/a.npy")  

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3

array([[1, 2, 3],  
       [4, 5, 6]])  

1
2
3

# 加载多个，可以像字典那样取出对应的 array  
arr = np.load("data/b.npz")  

1
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3

arr["a"]  

1
2

array([[ 0,  1,  2,  3],  
       [ 4,  5,  6,  7],  
       [ 8,  9, 10, 11]])  

1
2
3
4

arr["b"]  

1
2

array([[ 0.,  1.,  2.],  
       [ 3.,  4.,  5.],  
       [ 6.,  7.,  8.],  
       [ 9., 10., 11.]])  

1
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3
4
5

# 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")  

1
2
3

arr["b"]  

1
2

array([[ 0.,  1.,  2.],
       [ 3.,  4.,  5.],
       [ 6.,  7.,  8.],
       [ 9., 10., 11.]])

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5

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  
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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]])
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2
3

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  
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2

2  
1

np.shape

# 形状，返回一个 Tuple  
arr.shape  

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(3, 4)  

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2

# 数据量  
arr.size  

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3

12   
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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  

1
2

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]])  

1
2
3
4

# 所有元素中最大的  
arr.max()  

1
2
3

0.9756223516367559  

1
2

np.max/min

# 按维度（列）最大值  
arr.max(axis=0)  

1
2
3

array([0.77395605, 0.97562235, 0.85859792, 0.92676499])  

1
2

# 同理，按行  
arr.max(axis=1)  

1
2
3

array([0.85859792, 0.97562235, 0.92676499])  

1
2

# 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)  

1
2
3
4
5

array([[0.43887844],  
       [0.09417735],  
       [0.12811363]])  

1
2
3
4

# 保持维度：（1，4），原始array是（3，4）  
arr.min(axis=0, keepdims=True)  

1
2
3

array([[0.09417735, 0.43887844, 0.37079802, 0.69736803]])  

1
2

# 一维了  
arr.min(axis=0, keepdims=False)  

1
2
3

array([0.09417735, 0.43887844, 0.37079802, 0.69736803])  

1
2

---

# 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)  

1
2
3

array([0.77395605, 0.97562235, 0.85859792, 0.92676499])  

1
2

# 同 amax  
np.amin(arr, axis=1)  

1
2
3

array([0.43887844, 0.09417735, 0.12811363])  

1
2

# 中位数  
# 其他用法和 max，min 是一样的  
np.median(arr)  

1
2
3
4

0.7292538655248584  

1
2

# 分位数，按列取1/4数  
np.quantile(arr, q=0.25, axis=0)  

1
2
3

array([0.11114549, 0.44463219, 0.56596886, 0.74171617])  

1
2

# 分位数，按行取 3/4，同时保持维度  
np.quantile(arr, q=0.75, axis=1, keepdims=True)  

1
2
3

array([[0.79511652],  
       [0.83345382],  
       [0.5694807 ]])  

1
2
3
4

# 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)  

1
2
3
4

array([0.73566204, 0.773602  , 0.41059198])   
1

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」。

arr  

1
2

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]])  

1
2
3
4

np.average

# 平均值  
np.average(arr)  

1
2
3

0.6051555606435642  

1
2

# 按维度平均（列）  
np.average(arr, axis=0)  

1
2
3

array([0.33208234, 0.62162891, 0.66351188, 0.80339911])  

1
2

---

# 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)  

1
2
3
4
5

array([0.33208234, 0.62162891, 0.66351188, 0.80339911])  

1
2

np.sum

# 求和，不多说了，类似  
np.sum(arr, axis=1)  

1
2
3

array([2.76880044, 2.61700371, 1.87606258])  

1
2

np.sum(arr, axis=1, keepdims=True)  

1
2

array([[2.76880044],  
       [2.61700371],  
       [1.87606258]])  

1
2
3
4

---

# 按列累计求和  
np.cumsum(arr, axis=0)  

1
2
3

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]])  

1
2
3
4

# 按行累计求和  
np.cumsum(arr, axis=1)  

1
2
3

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]])  

1
2
3
4

# 标准差，用法类似  
np.std(arr)  

1
2
3

0.28783096517727075  

1
2

# 按列求标准差  
np.std(arr, axis=0)  

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2
3

array([0.3127589 , 0.25035525, 0.21076935, 0.09444968])  

1
2

# 方差  
np.var(arr, axis=1)  

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3

array([0.02464271, 0.1114405 , 0.0839356 ])
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