1. 什么是 NumPy？
? ? ? ? ?NumPy是Python中科学计算的基础包。 它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等，NumPy包的核心是 ndarray 对象，使用Numpy的函数课以快速的创建数组。远比使用基本库的函数节省运算时间。Numpy在使用的时候需要导入，一般情况下约定导入为：
import numpy as np
2.数组的创建
? ? ? ? 数组(ndarray)由实际数据和描述这些数据的元素组成，可以使用*.shape查看数组的形状，使用*.dim查看数组的维数。而向量(vector)即一维数组，也是最常用的数组之一。通过NumPy的函数创建一维向量与二维数组常用的方法下所示。数组可由列表构造，也可以通过*.tolist方法转换列表。
数组array的创建
| 输入 | 输出 | 描述 | | np.array([1,2,3],dtype=float) | array([1.,2.,3.]) | 创建一维数组 | | np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) | array([[1,2,3], ? ? ? ? ? ?[4,5,6]]) | 创建二维数组 | | np.arange([0,10,2]) | array([0,2,4,6,8]) | 步长为2的等差数列 | | np.linspace(0,4,5) | array([0.,1.,2.,3.,4.]) | 总数为5的等差数列 | | np.repeat([1,2],2) | array([1,1,2,2]) | 数组元素的连续重复复制 | | np.tile([1,2],2) | array([1,2,1,2]) | 数组元素的连续重复复制 | | np.zeros((2,2)) | array([[0,0] ? ? ? ? ? ?[0,0]]) | 创建2行2列全为0的数组 | | np.ones((2,3)) | array([[1,1,1] ? ? ? ? ? ?[1,1,1]]) | 创建2行3列全为1的数组 | | np.random.random(3) | array([0.23,0.81,0.62]) | 创建0-1之间的随机数 | | np.random.randn(3) | array([-1.22,0.36,1.5]) | 创建标准正态分布 | | np.random.rand(3,2) | array([[0.1534905,0.189089] ? ? ? ? ? ?[0.7414856,0.70345] ? ? ? ? ? ?[0.1035201,0.8710]]) | 创建均匀分布的随机数组 |
? ? ? ?Numpy?支持的数据类型有:bool（布尔），int8（-128~127的整数），int16，int32,int64，uint8(0-255的无符号整数)?uint16、uint32、uint64、foat16(5位指数10位尾数的半精度浮点数)、float32、float64等。可以使用*.astype)函数实现对数组数据类型的转换
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