【Python】Numpy简明教程

1. 引言
   本文主要介绍Python中专门用于数据处理的库--Numpy,使用它可以快速地构建复杂的矩阵操作。
   闲话少说，我们直接开始吧！
2. 什么是Numpy?
   Numpy是Numerical Python的缩写，它包含多维矩阵对象和多种数据操作函数。使用Numpy，可以方便地对数据执行数学和逻辑运算。
   在Python中，我们经常需要使用数组进行操作，但它们处理起来很慢。NumPy旨在提供一个比传统Python列表快50倍的数组对象。NumPy中的数组对象称为ndarray，它提供了许多功能强大的函数，使得使用ndarray非常容易。矩阵操作在数据科学中非常常见，同时在数据处理中，速度和资源非常重要。
3. 如何安装Numpy?
   在Python中安装Numpy非常简单，只需要使用pip进行安装即可。相关命令如下：

pip install numpy

以下为一个介绍Numpy如何工作的简单例子，如下：

4. Numpy中的数据类型
   Numpy支持很多数据类型，比如int64代表有符号64位整数，float32标识有符号32位浮点数。同时，Numpy数组对象中，有一个​​dtype​​的成员变量可以返回对应数组数据的类型

5. Numpy中的数据维度
   Numpy数组对象中，有一个​​ndim​​的成员变量可以返回一个整数，用于表示矩阵的纬度。

样例代码如下：

同时，矩阵对象的成员变量​​shape​​可以表示每个维度的大小，同时成员变量​​size​​可以表示元素的个数，样例代码如下：

6. Numpy中的Reshape
   在Numpy中，我们也可以改变矩阵的形状，通常使用​​reshape()​​函数来进行操作。

示例图像如下：

样例代码如下：

7. Numpy中的切片操作
   在Python中，切片操作通常意味着将元素从矩阵中将一个索引到另一个索引取出，我们一般传递给切片操作的索引的形式为：​​[start:end]​​

当然我们有时候也会定义相应的步长，形式为：​​[startstep]​​

一维矩阵示例的样例代码如下：

二维矩阵示例的样例代码如下：

8. Numpy中的转置操作
   在Numpy中，经常使用​​np.transpose()​​函数来将一个矩阵的行和列进行转置运算。我们来看以下例子：
   
9. Numpy中的算术运算
   在Numpy中，我们可以对矩阵所有元素进行相应的算术运算。比如：
   我们可以使用 ​​sum()​​函数来对矩阵中所有元素进行求和，使用​​min()​​函数来求矩阵中所有元素的最小值，同时使用​​max()​​函数来求矩阵中所有元素的最大值。

样例代码如下：

10. Numpy中的mean()函数
    在Numpy中，我们当然也可以使用​​mean()​​函数来对全部或者某一纬度上的所有元素进行求平均值的操作。

样例代码如下：

11. Numpy中的concatenate()函数
    在Numpy中，我们通常使用​​np.concatenate（）​​函数来将一系列矩阵按照某个纬度进行拼接，就像拼积木一样，示例图像如下：
    

该函数的语法如下：

numpy.concatenate((arr1, arr2, …), axis=0, out=None)

同时，按照特定维度进行拼接的示例如下：

以上就是本次分享的全部内容，现在想要学习编程的小伙伴欢迎关注Python技术大本营，获取更多技能与教程。