Python中没有数组，虽然列表可以做出最基本的数组，但在数据量较大时，使用列表的速度返回速度非常慢。因此，Numpy为Python提供了真正的数组功能，以及对数据进行快速处理的函数。Numpy内置函数处理数据的速度是C语言级别的。

Numpy安装

pip install numpy -i https://pypi.doubanio.com/simple

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Numpy操作

基本属性

• Numpy包含很多自己的属性和方法，接下来介绍一下Numpy常用的属性

import numpy as np
num = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print(num.ndim)   #数组的维度个数
#####2
print(num.size)   #数组元素的总数
#####9
print(num.shape)  #数组的维度
#####(3,3)
print(num.dtype)  #数组的元素类型
#####int32
print(num.data)   #数组的实际元素
#####<memory at 0x0000025AFFE373C8>
print(num.itemsize)#数组每个元素字节大小
#####4

创建数组

import numpy as np
num = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6],[7,8,9]]) # 创建二维数组

• 接下来举例说明数组函数调用

import numpy as np
num = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6],[7,8,9]])
print(num)
######array([[1, 2, 3],
######       [4, 5, 6],
######       [7, 8, 9]])
print(np.zeros((3,2)))
######array([[0., 0.],
######       [0., 0.],
######       [0., 0.]])
print(np.ones((2,3,4),dtype=np.int8))
######array([[[1, 1, 1, 1],
######        [1, 1, 1, 1],
######        [1, 1, 1, 1]],

######       [[1, 1, 1, 1],
######        [1, 1, 1, 1],
######        [1, 1, 1, 1]]], dtype=int8)
print(np.empty(3))
######array([1.13224202e+277, 2.13290495e-313, 0.00000000e+000])
print(np.arange(1,10,3))
######array([1, 4, 7])

基本方法

• Numpy也可以做到加减乘除等运算。

import numpy as np
np.random.random((2, 3))  # 创建一个元素值为0-1之间的随机数的 2*3 的矩阵
num = np.array([2, 3, 4, 6, 1, 7, 9])
num.sum()  # 求和
num.max()  # 求最大值
num.min()  # 求最小值
# 除此之外还内置很多函数
# prod 积  mean 平均数  std 标准差  var 方差  argin 最小值索引  argmax 最大值索引  median 中位数  any 至少一个为真  all 所有元素为真

• 数组切片与Python切片方式相同。

num[x,y,z] # 表示从x到y-1中按照步长z选取元素

• 数组也可以进行变形操作

num.reshape((x, y))  # 原数组变为x行y列,注意前后必须元素总和相同
num.resize((x, y))   # resize与reshape不同之处在于，resize改变数组本身
num.ravel()          # 多维数组展平为一维
num.T                # 数组转置

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