1.NumPy( Numeric Python)

numpy是一个开源的python科学计算扩展库，主要用来处理任意维度数组和矩阵��
相同的任务，使用numpy比直接用python的基本数据结构更加简单高效��

它的功能��

• 包含一个强大的N维数组对��Ndarray
• 广播功能函数
• 整合C/C++代码的工��
• 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功��

numpy��scipy,pandas等数据处理或科学计算库的基础

2.numpy的引��

虽说别名可以省略或者更改，但尽量使用上述约定的别名

3.Ndarray

n维数组，它是一个相同数据类型的集合，以0为下标开始进行集合中元素的索引��
我们知道��python有列表和数组此类的数据结构��

列表��数据类型可以不同（如[3, 2.4 ,‘a�� ,“abc”]），数据是有序的
数组��数据类型相同(如[1��2��3��4])
集合�� （如{2��4��3��5��7}）数据是无序��

引入n维数组的意义

观察下列两组操作，其功能都是一样的��

import numpy as np

def pysum():
    a = [1, 2, 3, 4]
    b = [5, 6, 7, 8]
    c = []
    for i in range(len(a)):
        c.append(a[i]**2+b[i]**3)
    return c

def numpysum():
    a = np.array([1, 2, 3, 4])
    b = np.array([5, 6, 7, 8])
    c = a**2+b**3
    return c

print("使用列表运算的结果是��", pysum())
print("使用Numpy运算的结果是��", numpysum())

运行结果��

使用列表运算的结果是�� [126, 220, 352, 528]
使用Numpy运算的结果是�� [126 220 352 528]

但是很明显：

• numpy的数组对象可以去掉元素建运算所需要的循环，使一维向量更像单个数��
• numpy通过设立专门的数组对象，经过优化，运算速度也相应提��

通常情况下，在科学运算中，一个维度所有数据的类型往往相同，这时，使用数组对象采用相同的数据类型，有助于节省运算时间和存储空间

ndarray的组��

• 实际的数��
• 描述这些数据的元数据（数据维度、数据类型等��

ndarray对象的属��

3.数据类型

��np.array()不指��dtype时，numpy将根据数据情况关联一��dtype类型

• ndarray支持多种数据类型的原��
• python基本语法只支持整数、浮点数和复��3种类��
• 科学计算涉及数据较多，对存储和性能都有较高要求
• 对元素类型精细定义，有助��numpy合理使用存储空间并优化性能
• 对元素类型精细定义，有助于程序员对程序规模有合理评估

ndarray数组的创��

import numpy as np
x = np.array([[1, 0], [2, 0], [3, 1]], np.int32)
print(x)
print(x.dtype)

程序输出��

[[1 0]
 [2 0]
 [3 1]]
int32

adarray数组的变��

ndarray数组运算

4.索引与切��

• 索引：获取数组中特定位置元素的过��
• 切片：获取数组元素子集的过程

5.随机数函��

6.统计函数

7.梯度函数

8.副本与视��

numpy线性代��

数组与标量之间的运算

常用numpy.linalg函数总结

（好家伙��numpy内置函数太多了…）

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