NumPy 基础：深入探索数据、类型和示例

2024-02-06 20:30:26

NumPy 简介：数据、类型和示例

引言：
在数据科学和机器学习领域，操纵和处理多维数据至关重要。NumPy（Numerical Python）是一个强大的 Python 库，它提供了高效的数据结构和工具，用于管理和分析多维数据数组。在本文中，我们将深入探讨 NumPy 的基础知识，包括其数据结构、数据类型和实际应用示例。

NumPy 数据结构：

NumPy 中的基本数据结构是 ndarray，它是一个多维数组，可以存储同质数据类型。ndarray 可以具有任意数量的维度，称为轴。轴通常称为行、列或更高级别的维度，例如页面或卷。

NumPy 数据类型：

NumPy 提供了广泛的数据类型来表示不同类型的数据。一些最常用的数据类型包括：

整数类型：int8、int16、int32、int64
浮点数类型：float16、float32、float64
复数类型：complex64、complex128
布尔类型：bool
字符串类型：string_

NumPy 操作：

NumPy 提供了丰富的操作集，用于在数组上执行各种操作。这些操作包括：

元素级操作：加法、减法、乘法、除法等
数组级操作：求和、求平均值、求最小值和最大值等
线性代数操作：矩阵乘法、求逆、行列式等
排序和过滤操作：排序、筛选和切片等

NumPy 示例：

以下是使用 NumPy 执行一些常见操作的示例：

import numpy as np

# 创建一个 3x4 数组
array = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

# 打印数组
print(array)

# 求数组的和
print(np.sum(array))

# 求数组的平均值
print(np.mean(array))

# 求数组的最小值
print(np.min(array))