學習Numpy | Python科學計算工具 | 3D影像陣列操作

學習Numpy | Python科學計算工具 | 3D影像陣列操作

目錄

1. Numpy 簡介
2. Numpy 的安裝
3. 建立 Numpy 陣列
4. Numpy 陣列的特性
5. Numpy 陣列的操作
6. Numpy 陣列的切片和索引
7. Numpy 的數學和統計函數
8. Numpy 與 Matplotlib 的結合
9. 從外部文件讀取和儲存 Numpy 陣列
10. Pandas - Python 的資料分析和操作工具

🧮 Numpy 簡介

Numpy 是一個基礎的科學計算套件，可以在 Python 中處理多維陣列（ndarray），並提供了許多高層次的數學函數、邏輯運算、傅立葉轉換、線性代數和統計等功能。儘管 Numpy 的部分部分是用 Python 編寫的，但其中大部分需要快速運算的部分是用 C 或 C++ 編寫的，因此可以比純 Python 陣列 (list) 快上 50 倍以上。

⚙️ Numpy 的安裝

要使用 Numpy，首先需要安裝它。使用 Anaconda 版本的 Python 已經包含了 Numpy，因此如果您已經安裝了 Anaconda，可以直接使用。如果您沒有安裝 Anaconda，可以使用以下命令在命令行界面中安裝 Numpy：

pip install numpy

🏗️ 建立 Numpy 陣列

要開始使用 Numpy，您需要先導入它。通常，我們使用 import numpy as np 的方式導入 Numpy，並使用 np 作為別名來簡化程式碼中的使用。以下是一些常見的建立 Numpy 陣列的方法：

• 使用 np.array() 函數：您可以通過傳入一個 Python 列表來建立 Numpy 陣列。

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

• 使用 np.arange() 函數：您可以通過指定範圍和步長來建立一個序列陣列。

arr2 = np.arange(0, 10, 2) # 從 0 到 10 (不含 10)，間隔 2

• 使用 np.zeros() 和 np.ones() 函數：您可以建立全為 0 或全為 1 的陣列。

arr3 = np.zeros((3, 3)) # 3x3 全為 0 的陣列
arr4 = np.ones((2, 2)) # 2x2 全為 1 的陣列

• 使用 np.random 模塊：您可以使用 np.random 模塊生成隨機數的陣列。

arr5 = np.random.rand(2, 3) # 2x3 隨機數的陣列

💡 Numpy 陣列的特性

• Numpy 陣列的大小在創建時是固定的，不像 Python 的列表可以在運行時增長。如果需要更改 Numpy 陣列的大小，將會創建一個新的陣列，並刪除原始的陣列。

• Numpy 陣列的元素需為相同的資料型別，而 Python 的列表可以包含不同的資料型別。這樣做的好處是陣列在記憶體中佔用的空間是固定的，因為它們所有的元素都具有相同的大小，而不會因為不同型別的元素而佔用不同大小的空間。

• Numpy 陣列的元素在記憶體中是連續存儲的，也就是說相鄰的元素在內存中是連續的，這使得陣列的操作更高效，相比於 Python 的列表，其內存分配不連續。

🛠️ Numpy 陣列的操作

Numpy 陣列提供了許多能夠進行數學運算和數組操作的函數。以下是一些常見的 Numpy 陣列操作的示例：

• 加法和減法：

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = a + b # [5, 7, 9]
d = b - a # [3, 3, 3]

• 乘法和除法：

e = a * 2 # [2, 4, 6]
f = b / 2 # [2, 2.5, 3]

• 平方和開根號：

g = np.square(a) # [1, 4, 9]
h = np.sqrt(b) # [2, 2.236, 2.449]

• 內積和外積：

i = np.dot(a, b) # 32
j = np.cross(a, b) # [-3, 6, -3]

• 陣列的轉置和重塑：

k = np.transpose(a) # [1, 2, 3]
l = np.reshape(b, (3, 1)) # [[4], [5], [6]]

🔍 Numpy 陣列的切片與索引

Numpy 陣列提供了方便的方法來訪問和切片陣列中的元素。以下是一些常見的切片和索引的示例：

• 單一元素的訪問：

m = arr1[2] # 3

• 切片訪問：

n = arr1[1:4] # [2, 3, 4]

• 多維陣列的索引：

o = arr3[0, 1] # 0

• 多維陣列的切片：

p = arr3[:2, 1:] # [[0, 0], [0, 0]]

📈 Numpy 的數學和統計函數

Numpy 提供了許多數學和統計函數，可以用於數據分析和計算。以下是一些常用的數學和統計函數的示例：

• 平均值：

q = np.mean(arr1) # 3.0

• 總和：

r = np.sum(arr1) # 15

• 最大值和最小值：

s = np.max(arr1) # 5
t = np.min(arr1) # 1

• 標準差和變異數：

u = np.std(arr1) # 1.414
v = np.var(arr1) # 2.0

📊 Numpy 與 Matplotlib 的結合

Numpy 與 Matplotlib 這個繪圖庫結合在一起，可以方便地對數據進行可視化。以下是一個簡單的示例：

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Line Plot')
plt.show()

📂 從外部文件讀取和儲存 Numpy 陣列

在某些情況下，您可能需要從外部文件中讀取數據或將 Numpy 陣列保存到文件中。Numpy 提供了幾種方法來實現這一點。

• 使用 np.loadtxt() 函數：您可以使用 np.loadtxt() 函數從文本文件中讀取數據。

data = np.loadtxt('data.txt')

• 使用 np.save() 和 np.load() 函數：您可以使用 np.save() 函數將 Numpy 陣列保存到 .npy 文件中，並使用 np.load() 函數加載這些數據。

np.save('data.npy', data)
loaded_data = np.load('data.npy')

• 使用 np.genfromtxt() 函數：類似於 np.loadtxt()，np.genfromtxt() 函數也可以從文本文件中讀取數據，並提供更多的參數選項。

data = np.genfromtxt('data.txt', delimiter=',')

🐼 Pandas - Python 的資料分析和操作工具

Pandas 是一個功能強大且易於使用的 Python 函式庫，用於資料操作和分析。使用 Pandas，您可以輕鬆地讀取、處理和操作結構化數據，例如 CSV 文件或 SQL 數據庫。

Pandas 提供了兩種主要數據結構：Series 和 DataFrame。Series 是一個一維的標記數據結構，類似於 Numpy 陣列。DataFrame 是一個二維的表格數據結構，類似於 Excel 或 SQL 表格。

使用 Pandas 可以進行數據的讀取、選擇、過濾、分組、合併、排序和計算等操作。這使得 Pandas 成為數據科學和機器學習中的重要工具。

以上是對 Numpy 的基本介紹，希望能幫助您開始使用和了解 Numpy。如果您想深入了解更多關於 Numpy 的詳細信息，請訪問 numpy.org 獲取詳細的文檔。

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🌐 資源

• NumPy 官方網站: numpy.org
• Matplotlib 官方網站: matplotlib.org
• Pandas 官方網站: pandas.pydata.org