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Module 3 Intro to Numpy

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 Numpy array - 新的数据结构 ndarray (n-dimensional array)，N 维数组

课程目的：为图片存储数据格式 3维矩阵 (width, height, channel) ，图片矩阵卷积计算，神经网络计算打基础

1. 理解在处理大数据问题上为什么推荐使用NumPy，而不是列表

list_vs_numpy.md

  • 速度快 (Numpy的并行化运算)
  • NumPy数据结构内存占用小
  • 更多功能 (卷积、快速搜索、基本统计、线性代数、柱状图等，您可以获得比列表很更内置功能。)
  • 列表 (list) and numpy array 数组 计算时的不同的特征

2. NumPy 基础

numpy_intro.py

  • 创建数组 Initialize numpy arrays
    • 1D array
    • 2D array
    • Get Dimension 维度
    • Get Shape 表示数组形状（shape）的元组，表示各维度大小的元组（tuple）
    • Get Data Type 数组数据类型
    • 从列表转换成numpy数组
  • NumPy 切片和索引 - Accessing numpy arrays through indexing
    • Get a specific element [r, c]
    • Get a specific row
    • Get a specific column
    • Changing specific elements, rows, columns
  • Initializing Different Types of Arrays
    • np.zeros 创建指定大小的数组，数组元素以 0 来填充
    • np.ones 创建指定形状的数组，数组元素以 1 来填充
    • np.full 创建指定形状的数组，数组元素以 参数值 来填充
    • 随机数数组 np.random.rand np.random.randint
    • np.identity identity matrix
    • Repeat an array np.repeat
  • Numpy 数组操作， 包含了一些函数用于处理数组
    • numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状
    • numpy.ndarray.flatten 返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组

3. NumPy 数组运算，矩阵乘法

numpy_compute.py

  • Element-wise computation

  • NumPy 广播 Broadcast 机制

  • Mathematics

    • 三角函数
    • numpy.around(a,decimals) 返回指定数字的四舍五入值decimals: 舍入的小数位数。 默认值为0。 如果为负，整数将四舍五入到小数点左侧的位置

  • 统计

    • 平均值 numpy.mean() 函数返回数组中元素的算术平均值。 如果提供了轴，则沿其计算。
      • 1D vs 2D 矩阵在使用函数时的区别
    • 中位数 np.median
    • 标准差 np.std

  • 线性代数

    • 转置矩阵 <NumPy array>.T
    • numpy.dot()对于两个一维的数组，计算的是这两个数组对应下标元素的乘积和(数学上称之为内积)
    • numpy.inner() 函数返回一维数组的向量内积

4. 常见错误 (当需要复制np array的时候的注意事项)

copy_notice.py

NOTE: 当两个数组指向同一个数组，当其中一个受到了更改，另一个的值也受到了更改

5. 【应用】cv2 import的图片是使用 numpy array 来表示的

numpy_in_cv2.py