NumPy(Numerical Python) 是 Python 語(yǔ)言的一個(gè)擴(kuò)展程序庫(kù)，支持大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算，此外也針對(duì)數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)。今天就針對(duì)多維數(shù)組展開(kāi)來(lái)寫(xiě)博客numpy其一部分功能如下：

1.ndarray，是具有矢量算術(shù)運(yùn)算且節(jié)省空間的多維數(shù)組。

2.可以用于對(duì)整組的數(shù)據(jù)快速進(jìn)行運(yùn)算的辨準(zhǔn)數(shù)學(xué)函數(shù)。

3.能夠用于讀寫(xiě)磁盤(pán)數(shù)據(jù)的工具以及用于操作系統(tǒng)內(nèi)存映射的工具。

NumPy它本身其實(shí)沒(méi)有提供很高級(jí)別的數(shù)據(jù)分析功能，NumPy之于數(shù)值計(jì)算特別重要的原因之一，就是因?yàn)樗軌蚋咝У奶幚泶髷?shù)組的數(shù)據(jù)。這是因?yàn)椋?/p>

1.NumPy是在一個(gè)連續(xù)的內(nèi)存塊中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，獨(dú)立于其他的Python內(nèi)置對(duì)象。

2.NumPy可以在整個(gè)數(shù)組上執(zhí)行復(fù)雜的計(jì)算，而不需要Python的for循環(huán)。

NumPy的ndarray：一種多維數(shù)組對(duì)象

對(duì)數(shù)組進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算

可以看到data的值實(shí)際是沒(méi)有改變的，輸出的結(jié)果只是臨時(shí)結(jié)果而已。

ndarray是一個(gè)通用的同構(gòu)數(shù)據(jù)多維容器，也就是說(shuō)，其中的所有元素必須是相同類(lèi)型的。

每個(gè)數(shù)組都有一個(gè)shape（形狀）和一個(gè)dtype（數(shù)據(jù)類(lèi)型）。

查看ndarray的shape和dtype：

創(chuàng)建ndarray

創(chuàng)建數(shù)組最簡(jiǎn)單的辦法就是使用array函數(shù)。

它接受一切序列型的對(duì)象（包括其它數(shù)組），然后產(chǎn)生一個(gè)新的含有傳入數(shù)據(jù)的NumPy數(shù)組。

除np.array之外，還有一些函數(shù)也可以新建數(shù)組。

比如，zero和ones分別可以創(chuàng)建指定長(zhǎng)度或形狀的全0或全1數(shù)組。

empty可以用來(lái)創(chuàng)建一個(gè)沒(méi)有任何具體指的數(shù)組。

要用這些方法創(chuàng)建多維數(shù)組，只需要傳入一個(gè)表示形狀的元組即可：

arange是Python內(nèi)置函數(shù)range的數(shù)組版：

以下是一些數(shù)組創(chuàng)建函數(shù)。

由于NumPy關(guān)注的是數(shù)值計(jì)算

因此，如果沒(méi)有特別指定，數(shù)據(jù)類(lèi)型基本都是float64（浮點(diǎn)數(shù)）。

通過(guò)astype轉(zhuǎn)變一個(gè)數(shù)組的dtype

如果將浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換成整數(shù)，則小數(shù)部分將會(huì)被截除。

如果某字符串?dāng)?shù)組表示的全是數(shù)字，也可以用astype將其轉(zhuǎn)換為數(shù)值形式。

調(diào)用astype總會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)組（一個(gè)數(shù)據(jù)的備份），即使新的dtype與舊的dtype相同。

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