[Python学习笔记(一)] Numpy库基础学习——01

代码运行环境 ：Windows 10   Anaconda

对数据进行处理时，numpy 库拥有着强大的功能。

下面将介绍numpy库中常用的一些操作：

1. import numpy np

　　载入numpy库并重命名为 np

2. numpy.array()

　　将输入的参数转换成  ndarray 格式

　　参数类型一般是n维数组

3. ndarray.shape

　　shape属性会返回ndarray的形状，

　　比如一个n维向量，会返回 (n,)

　　一个二维的x行，y列的矩阵，会返回 (x,y)

　　一个三维的矩阵，三个维度的长度分别为，x,y,z,则返回(x,y,z)

　　以此类推

4. ndarray.dtype

　　dtype属性会返回ndarray中值的类型，当一个ndarray中有多个类型时，向上兼容

5. ndarray[x,y]

　　ndarray的索引与数组一样

6. ndarray[:,3]

　　ndarray[:,3]中的冒号表示取这个维度的所有值,逗号后面的3表示取这个维度标号为3的值，也就是第4个值

7. ndarray[:,3:4]

　　在一个维度中要取多个值的话，中间用冒号隔开

8. print(ndarray == 10)

　　将以ndarray.shape的形状打印一个矩阵出来，其中等于10的位置的值为true，其他为false

9. 可以将8中的print方法中的式子所返回的矩阵作为索引，输出一个ndarray中的值，所输出的值所处位置跟式子中的true位置一致

10. print((ndarray == 10)|(ndarray == 5))

　　在ndarray == 10这类式子中，可以加上逻辑运算符，将结果做逻辑运算并返回新的矩阵

11. ndarray.astype(float)

　　astype方法可以将ndarray中的数据类型转换为自己想要的（如果可以的话）

12. ndarray.min()

　　返回矩阵中最小的元素

13. ndarray.sum(axis = 0)

　　当传入参数为 axis = 0时，返回列的和值，当传入参数为 axis = 1时，返回行的和值

14. ndarray.reshape(x,y,z....)

　　按照指定的shape重组矩阵（x,y,z...）的乘积要等于矩阵中元素的个数

15.ndarray.ndim

　　ndim这个属性会返回ndarray的维度

16. ndarray.size

　　size这个属性会返回ndarray的元素个数

17. numpy.zeros((x,y))

　　构造一个x行y列，值全为0的矩阵（支持多维），类型为默认的float

18. numpy.ones((2,3,4),dtype = numpy.int32)

　　构造一个三维的矩阵，并指定元素类型为int32

19. numpy.arange(10,30,4)

　　从10到30平均n个数，所取数的间隔为4,从10开始取，不包括30

20. numpy.arange(12).reshape(4,3)

　　从0开始取整数到12，不包括12，并将shape设定为4行3列