文章目录

• ​​导读​​
• ​​一、numpy的优势​​
• ​​二、创建数组​​

• ​​2.1 从列表创建数组​​
• ​​2.2 从头创建数组​​

• ​​三、数组的性质​​

• ​​3.1 数组的属性（形状、大小、类型）​​
• ​​3.2 索引​​

• ​​3.2.1 一维数组的索引​​
• ​​3.2.2 多维数组的索引——以二维为例​​

• ​​3.3 切片​​
• ​​3.4 变形​​
• ​​3.5 拼接​​
• ​​3.6 分裂​​

• ​​四、四大运算​​

• ​​4.1 向量化运算​​
• ​​4.2 矩阵运算​​
• ​​4.3 广播运算​​
• ​​4.4 比较运算和掩码​​
• ​​4.5 花俏的索引​​

• ​​五、其他调用函数​​

• ​​5.1 数值排序​​
• ​​5.2 最大最小值​​
• ​​5.3 数值求和、求积​​
• ​​5.4 中位数、均值、方差、标准差​​

• ​​六、总结​​

导读

一、numpy的优势

实现相同计算，Numpy的运行速度是Python循环的25倍，产生了质的飞跃

二、创建数组

2.1 从列表创建数组

2.2 从头创建数组

三、数组的性质

3.1 数组的属性（形状、大小、类型）

3.数组的大小size

x.size

4.数组的数据类型dtype

x.dtype

3.2 索引

3.2.1 一维数组的索引

3.2.2 多维数组的索引——以二维为例

注意: numpy数组的数据类型是固定的，向-个整型数组插入-一个浮点值，浮点值会向下进行取整

3.3 切片

3.4 变形

3.5 拼接

3.6 分裂

四、四大运算

4.1 向量化运算

4.2 矩阵运算

4.3 广播运算

4.4 比较运算和掩码

4.5 花俏的索引

五、其他调用函数

5.1 数值排序

5.2 最大最小值

5.3 数值求和、求积

5.4 中位数、均值、方差、标准差

六、总结