一夷陋、引入Numpy
默認(rèn)的方式是：
import numpy as np
一般不推薦采用其他方式，上面是默認(rèn)的方法数初。
二、ndarray
n維數(shù)組對(duì)象梗顺，是一個(gè)大數(shù)據(jù)集容器，是一中同構(gòu)數(shù)據(jù)多維容器车摄，也即是說(shuō)寺谤，ndarray中的數(shù)據(jù)都是相同類型的。
創(chuàng)建ndaray的方法
array函數(shù)是最重要的方法吮播，接受一切序列型的對(duì)象变屁。
import numpy as np
data1=[6,7.5,8,0,1]
arr1=np.array(data1)
print(arr1)
[ 6. 7.5 8. 0. 1. ]
ndim屬性會(huì)返回array的維度，shape屬性會(huì)返回array的構(gòu)型意狠，比如說(shuō)是（2粟关，3）的數(shù)組。dtype屬性會(huì)返回array中元素的數(shù)據(jù)類型环戈，比如int32.
arr1.ndim
arr1.shape
arr1.dtype
zeros和ones函數(shù)分別可以創(chuàng)建指定長(zhǎng)度或形狀的全0或全1的數(shù)組闷板。empty函數(shù)可以創(chuàng)建沒有任何具體數(shù)值的數(shù)組。eye函數(shù)可以創(chuàng)建一個(gè)正方的N*N單位矩陣院塞。
print(np.zeros(10))
print(np.ones((3,6)))
print(np.empty((2,3,2)))
arange函數(shù)類似于內(nèi)置的range遮晚，但返回一個(gè)ndarray。
print(np.arange(15))
print(np.arange(1,10).reshape(3,3))
數(shù)組和標(biāo)量的運(yùn)算
大小相等的數(shù)組之間的任何運(yùn)算都會(huì)應(yīng)用到元素層面拦止，比如：
arr=np.arange(1,10).reshape(3,3)
print(arr*arr)
print(arr-arr)
-------------------
[[ 1 4 9]
[16 25 36]
[49 64 81]]
[[0 0 0]
[0 0 0]
[0 0 0]]
基本的索引和切片
arr=np.arange(0,10)
print(arr)
print(arr[5])
print(arr[5:8])
arr[5:8]=12
print(arr)
--------------------------
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
5
[5 6 7]
[ 0 1 2 3 4 12 12 12 8 9]
如果將一個(gè)值賦給一個(gè)切片县遣，這個(gè)值就會(huì)自動(dòng)傳播給這個(gè)切片里面的所有值。
對(duì)于二維數(shù)組汹族，基本上是同樣的方式萧求，比如：
arr2d=np.arange(15).reshape(3,5)
print(arr2d)
print(arr2d[2])
print(arr2d[2,4])
---------------------------------
[[ 0 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8 9]
[10 11 12 13 14]]
[10 11 12 13 14]
14
在多維數(shù)組中，如果省略了后面的索引顶瞒，那么會(huì)返回一個(gè)維度低的ndarray夸政，比如：
arr3d=np.arange(12).reshape(2,2,3)
print(arr3d)
print(arr3d[0])
print(arr3d[1,0])
----------------------------
[[[ 0 1 2]
[ 3 4 5]]
[[ 6 7 8]
[ 9 10 11]]]
[[0 1 2]
[3 4 5]]
[6 7 8]
二維數(shù)組的切片索引范例如下圖：
布爾型索引，將存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的數(shù)組以及存儲(chǔ)字符的數(shù)組對(duì)應(yīng)起來(lái)搁拙，比如：
names=np.array(['Bob','Joe','Will','Bob','Will','Joe','Joe'])
data=np.random.randn(7,4)
print(names)
print(data)
假如每個(gè)名字都對(duì)應(yīng)data數(shù)組中的一行秒梳，而我們想要選出對(duì)應(yīng)‘Bob’的所有行法绵。數(shù)組的比較運(yùn)算==也是矢量化的。
print(names=='Bob')
返回的將是一個(gè)布爾型數(shù)組：
[ True False False True False False False]
這個(gè)布爾型數(shù)組可用于數(shù)組索引：
print(data[names=='Bob',2:])
返回的將是這樣的一個(gè)數(shù)組：
[[-0.74744123 0.14274993]
[ 1.04196354 -0.48137007]]
又比如將data的所有負(fù)值都設(shè)置為0酪碘，如此操作：
data[data<0]=0
print(data)
可以看出array后的[]中可以設(shè)置的內(nèi)容太多了朋譬。
數(shù)組轉(zhuǎn)置和軸對(duì)換
arr.T是最簡(jiǎn)單的方法。矩陣運(yùn)行的點(diǎn)乘方法是np.dot兴垦。
