对于习惯使用了MATLAB的用户而言，学习NumPy这个python工具包付出的成本应该是不大的。
NumPy的基本的object是多维数组，是一个有同样类型的数字等构成的一张表格，能够通过元组进行索引。本篇主要列出NumPy中最经常使用的一些操作。
1，ndarray 类型的一些属性
>>> from numpy import *
>>> a=array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> a
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
>>>以上给出了怎么样初始化一个NumPy 数组。这个数组的类型，维度，包括元素的个数，元素类型。数据等都能够通过其对应的属性来得到
# 元素类型 ndarray.dtype
>>> a.dtype
dtype('int64')
>>>
# 维度 ndarray.shape >>> a.shape (2, 3)
#包括元素的个数 ndarray.size >>> a.size 6
2。创建自己定义大小的数组。改变数组的shape
默认系统类型
>>> a=zeros((3,4))
>>> a
array([[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.]])初始化数据的类型
>>> a=ones((5,4),dtype=int64)
>>> a
array([[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1]])
>>> a.dtype
dtype('int64')
改变数组的shape reshape函数
>>> a=arange(15)
>>> a
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])
>>> a.reshape((5,3))
array([[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11],
[12, 13, 14]])
技巧：对于reshape这个函数，能够仅仅指定多少行，或者仅仅指定多少列。剩下的工作由这个函数提我们来做。提高操作的灵活性。
>>> a.reshape((5,:-1))
array([[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11],
[12, 13, 14]])
>>> a.reshape((-1,5))
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])3，数组索引
1）通过指定元组来进行索引
>>> a=floor(10*random.random((5,4)))
>>> a
array([[ 4., 6., 4., 9.],
[ 4., 7., 2., 1.],
[ 4., 9., 7., 3.],
[ 5., 4., 6., 0.],
[ 4., 3., 2., 9.]])
>>> a[(1,1)]
7.0
>>> a[(3,2)]
6.0
2）一次索引多个元素
索引出多行，能够将下标存放在一个array里
>>> index=array([1,3,4]) #要索引1,3,4行
>>> a[index]
array([[ 4., 7., 2., 1.],
[ 5., 4., 6., 0.],
[ 4., 3., 2., 9.]])
>>> index=array([[1,2],[1,3]])
>>> b=a[index]
>>> b
array([[[ 4., 7., 2., 1.],
[ 4., 9., 7., 3.]],
[[ 4., 7., 2., 1.],
[ 5., 4., 6., 0.]]])
>>> b.shape
(2, 2, 4)
以上操作都是对一行进行索引的。那么怎么去索引到第几行。第几列呢
>>> i=array([0,1,2,3]) >>> j=array([3,2,1,0]) >>> a[i,j] array([ 9., 2., 9., 5.])返回的是 一个一维矩阵。行存放在i 中。列存放在j中
如果要将返回的元素存放在2*2的矩阵中
>>> i=array([[0,1],[2,3]])
>>> j=array([[3,2],[2,1]])
>>> a[i,j]
array([[ 9., 2.],
[ 7., 4.]]同一时候还支持 下面几种索引方式。与MATLAB相似
>>> a[:,1]
array([ 6., 7., 9., 4., 3.])
>>> a[:,3]
array([ 9., 1., 3., 0., 9.])
>>> a[1,:]
array([ 4., 7., 2., 1.])
>>> a[:,1:3]
array([[ 6., 4.],
[ 7., 2.],
[ 9., 7.],
[ 4., 6.],
[ 3., 2.]])3，矩阵算术运算
>>> a
array([[ 4., 6., 4., 9.],
[ 4., 7., 2., 1.],
[ 4., 9., 7., 3.],
[ 5., 4., 6., 0.],
[ 4., 3., 2., 9.]])
>>> a.sum()
93.0
>>> a.sum(axis=0) #行相加
array([ 21., 29., 21., 22.])
>>> a.sum(axis=1) #列相加
array([ 23., 14., 23., 15., 18.])
>>> a.min()
0.0
>>> a.min(axis=0)
array([ 4., 3., 2., 0.])
>>> a.min(axis=1)
array([ 4., 1., 3., 0., 2.])
>>> a.max()
9.0
>>> a.max(axis=0)
array([ 5., 9., 7., 9.])
>>> a.max(axis=1)
array([ 9., 7., 9., 6., 9.])
数组之间算术运算
a+b; a-b
很多其它可參考：Tentative NumPy Tutorial
