培训机构numpy笔记

1. Numpy简介：

Numpy是Python中常用的科学计算工具包，它提供了高性能的多维数组对象和基于数组的计算方法。Numpy中的数组可以是多维的，可以进行各种基本的数学运算，如加、减、乘、除等。此外，Numpy还提供了许多高级的数学函数和线性代数运算函数。

2. Numpy中的数组：

Numpy中的数组对象称为ndarray，它是一个多维数组对象。ndarray中的元素必须是相同类型的，这样可以提高数组的存储效率和计算效率。ndarray可以通过多种方式创建，如使用numpy.array()函数、numpy.zeros()函数、numpy.ones()函数等。

3. Numpy中的数组运算：

Numpy中的数组支持各种基本的数学运算，如加、减、乘、除等。Numpy中的运算符是按元素进行操作的，这意味着两个数组的相同位置的元素进行运算。此外，Numpy还提供了许多高级的数学函数和线性代数运算函数，如sin()、cos()、exp()、dot()等。

4. Numpy中的索引和切片：

Numpy中的索引和切片与Python中的列表和字符串的索引和切片类似。可以使用整数索引和切片操作来访问数组中的元素。在ndarray中，可以使用冒号(:)进行切片，还可以使用布尔索引和花式索引来访问数组中的元素。

5. Numpy中的广播：

Numpy中的广播是指在进行二元运算时，如果两个数组的形状不同，Numpy会自动将较小的数组进行扩展，使得它们的形状相同，从而进行运算。广播可以减少代码的复杂度，提高代码的效率。

6. Numpy中的随机数：

Numpy中的随机数生成函数提供了多种生成随机数的方法。可以生成各种类型的随机数，如均匀分布的随机数、正态分布的随机数、泊松分布的随机数等。Numpy中的随机数生成函数是通过调用随机数生成器来生成随机数的。

7. Numpy中的文件操作：

Numpy中的文件操作包括读取和写入数组数据。Numpy提供了几种文件格式，如文本文件、二进制文件、Numpy自有的.npz文件等。可以使用numpy.load()函数从文件中读取数据，使用numpy.save()函数将数据写入文件中。

8. Numpy中的线性代数：

Numpy中的线性代数模块提供了多种线性代数运算函数，如矩阵乘法、求逆矩阵、求特征值、求行列式等。这些函数可以用来解决各种线性代数问题，如求解线性方程组、计算矩阵的秩等。

9. Numpy中的图像处理：

Numpy中的图像处理模块提供了多种图像处理函数，如图像滤波、图像变换、图像分割等。这些函数可以用来对图像进行各种处理，如去噪、锐化、边缘检测等。

10. Numpy中的机器学习：

Numpy中的机器学习模块提供了多种机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、聚类等。这些算法可以用来解决各种机器学习问题，如分类、聚类、回归等。