剖析 NumPy的基础：轻松上手，畅游数据科学世界

2023-12-10 13:33:45








NumPy 是 Python 中一个强大的数据科学工具，它提供了许多用于处理多维数组和矩阵的函数。在本文中，我们将深入探索 NumPy 的基础知识，全面理解其作为数据科学工具的价值。

## NumPy 数组
NumPy 数组是 NumPy 中用于存储和处理数据的基本数据结构。与 Python 列表不同，NumPy 数组中的元素都是同一种数据类型，并且可以在内存中连续存储，这使得它们在处理大型数据集时具有更高的效率。

NumPy 数组可以通过多种方式创建，最简单的方法是使用 `numpy.array()` 函数。例如，我们可以创建一个包含数字 `1, 2, 3, 4, 5` 的一维数组：

```python
import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a)
# 输出：[1 2 3 4 5]

也可以使用 numpy.zeros() 和 numpy.ones() 函数创建全零数组和全一数组。例如，我们可以创建一个大小为 (3, 4) 的全零数组：

b = np.zeros((3, 4))
print(b)
# 输出：
# [[0. 0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0. 0.]]

NumPy 数组还可以通过数学运算符来创建。例如，我们可以使用 + 和 * 运算符创建两个数组的和和积：

c = a + b
print(c)
# 输出：
# [[1. 2. 3. 4.]
#  [1. 2. 3. 4.]
#  [1. 2. 3. 4.]]

d = a * b
print(d)
# 输出：
# [[0. 0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0. 0.]]

NumPy 数组的属性

NumPy 数组具有许多有用的属性，这些属性可以帮助我们更好地理解和操作数组。其中一些最重要的属性包括：

ndim：数组的维度。例如，一维数组的 ndim 为 1，二维数组的 ndim 为 2，依此类推。
shape：数组的形状，是一个元组，其中每个元素表示数组在一个维度的长度。例如，一个形状为 (3, 4) 的数组的 shape 为 (3, 4)。
dtype：数组元素的数据类型。例如，一个包含整数元素的数组的 dtype 为 int32，一个包含浮点数元素的数组的 dtype 为 float64。