NumPy（Numerical Python）是一个强大的Python库，用于科学计算。它提供了多维数组对象，以及一系列用于处理这些数组的工具。NumPy是许多其他Python科学计算库的基础，因此掌握NumPy对于数据分析、机器学习和科学计算至关重要。

NumPy数组

NumPy的核心是ndarray（n-dimensional array）对象，它是一个多维数组。它与Python中的列表类似，但NumPy数组可以存储和处理大量数据，并且执行效率更高。NumPy数组可以是一维的、二维的、三维的，甚至可以是更高维度的。使用NumPy数组，我们可以进行向量化操作，即对整个数组执行操作，而不需要使用显式的循环。

创建NumPy数组

• 使用 numpy.array() 函数从Python列表或元组创建：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])

• 使用 numpy.zeros() 、 numpy.ones() 和 numpy.empty() 函数创建具有特定形状和初始值的数组：

arr =np.zeros((3, 4))   创建一个3行4列的全零数组
arr = np.ones((3, 4))   创建一个3行4列的全一数组
arr = np.empty((3, 4))   创建一个3行4列的空数组，元素值未初始化

• 使用 numpy.arange() 和 numpy.linspace() 函数创建数字序列的数组：

arr = np.arange(10)   创建一个包含0到9的数组
arr = np.linspace(0, 1, 10)   创建一个包含0到1之间10个均匀间隔数字的数组

数组属性

• 形状（ shape ）：表示每个维度大小的元组。
• 维度（ dimension ）：数组轴的数量。
• 大小（ size ）：数组中元素的总数。
• 数据类型（ dtype ）：数组中元素的类型（例如整数、浮点数等）。

数组索引和切片

• 使用索引从0开始访问元素。
• 可以使用负数索引从数组末尾开始计数。
• 切片操作允许选择数组的子集。

数组操作

NumPy提供了许多函数和方法来操作数组，包括：

• 数学运算（例如加、减、乘、除）。
• 统计操作（例如求和、求平均值、求最大值）。
• 排序操作。
• 重塑操作（更改数组的形状）。

数组之间的运算可以使用元素级运算或矩阵运算。NumPy还提供了广播机制，使不同形状的数组之间可以执行运算。

聚合操作

NumPy提供了聚合函数，用于计算数组的总和、平均值、最大值、最小值等。可以使用 numpy.sum() 、 numpy.mean() 、 numpy.max() 等函数进行这些操作。聚合函数可以沿特定轴操作（例如沿着行或列）。

形状操作

• 使用 numpy.reshape() 函数更改数组的形状。
• 使用 numpy.transpose() 函数进行转置操作。
• 使用 numpy.concatenate() 和 numpy.split() 函数进行数组的拼接和分割。

文件操作

NumPy可以读取和写入磁盘上的数据文件，例如文本文件和二进制文件。可以使用 numpy.loadtxt() 和 numpy.savetxt() 函数读写文本文件。可以使用 numpy.load() 和 numpy.save() 函数读写二进制文件。

随机数生成

NumPy内置了一个强大的随机数生成模块（ numpy.random ），可以生成各种概率分布的随机数，例如均匀分布、正态分布和泊松分布。随机数生成模块还提供了随机抽样函数和随机数种子控制。

线性代数运算

NumPy提供了线性代数运算的函数，例如矩阵乘法、求逆和计算特征值。可以使用 numpy.dot() 函数进行矩阵乘法， numpy.linalg.inv() 函数求矩阵的逆， numpy.linalg.eig() 函数计算矩阵的特征值和特征向量。

结语

本文介绍了NumPy库的主要概念和功能，包括NumPy数组、数组操作、聚合操作、形状操作、文件操作、随机数生成和线性代数运算。通过深入学习这些内容，你将能够在数据科学和科学计算领域熟练地使用NumPy库。

请在实践中多加练习，逐步掌握NumPy的各种功能和技巧，成为数据科学和科学计算领域的专家。

菜鸟数据科学入门03 - NumPy 数组基础和基本操作

回顾：NumPy是一个用于科学计算的基础 Python 库（ 安装说明 ）。 它可以让你在 Python 中使用向量和数学矩阵，以及许多用 C 语言实现的底层函数。 在 Notebook 中导入 NumPy： 数组是将数据组织成若干个维度的数据块。 NumPy 的核心是数组（arrays）。 用array创建数组 在 NumPy 数组中，数据类型需要一致，否则，会尝试「向上兼容」，比如生成一个包含浮点数的数组，输出时每个元素都变成了浮点型： NumPy 还可以用循环生成数组： 用full生成一个 3 行 5 列的数组： 用arange等距填充数组： （arange 是 Python 内置函数 range 的数组版，返回的是一个 ndarray 而不是 list） 用linspace线性填充数组： 用random生成随机数组： btw 数组索引从 0 开始 NumPy 中的切片语法： x[start:stop:step] ，如果没有赋值，默认值 start=0, stop=size of dimension, step=1。 (上图最后一个图形，arr[1, :2] 应该是(1,2) 一行二列矩阵？？） 复制数组切片 reshape: 转置（transpose）是重塑（reshape）的一种特殊形式，返回源数据的视图而不进行复制。 用 concatenate 连接数组： 用 vstack 合并到数据行，hstack合并到数据列 拆分数组的函数包括 , , 传递给数组一个与它有关的条件式，然后它就会返回给定条件下为真的值。 在生成图形时也非常好用： 在程序中用条件式选择了图中不同的点。 蓝色的点（也包含图中的绿点，只是绿点覆盖了蓝点），显示的是值大于零的点。 绿点显示的是值大于 0 小于 Pi / 2 的点。 当不同 shape 的数组进行运算(按位加/按位减的运算，而不是矩阵乘法的运算)时，(某个维度上)小的数组就会沿着（同一维度上）大的数组自动填充。 广播虽然是一个不错的偷懒办法，但是效率不高、降低运算速度通常也为人诟病。 广播的原理（viaBroadcast Visualization ）：

零基础学Python需要从哪里开始？

分享Python学习路线：

第一阶段：Python基础与Linux数据库

这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模板、函数、异常处理、mysql使用、协程等知识点。

学习目标：掌握Python的基本语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。

第二阶段：web全栈

这一部分主要学习web前端相关技术，你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web开发基础、Vue、FIask Views、FIask模板、数据库操作、FIask配置等知识。

学习目标：掌握web前端技术内容，掌握web后端框架，熟练使用FIask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。

第三阶段：数据分析+人工智能

这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。

学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。

第四阶段：高级进阶

这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。

学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。

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