numpy 的基础知识点

NumPy是Python中用于处理大型数组和矩阵的开源库，它提供了高效的数学运算功能和大量的数学函数。以下是一些NumPy的基础知识点：

1. **导入和创建数组**：
- `import numpy as np`：通常使用别名`np`来导入NumPy库。
- `array()`或`np.array()`：用于创建数组，可以接受列表或其他可迭代对象作为输入。
- `zeros()`, `ones()`, `empty()`: 分别创建全零、全一或无初始值的数组。

2. **数组类型**：
- NumPy数组默认为`float64`类型，但支持其他类型，如`int8`, `uint16`, `complex128`等。
- 使用`dtype`参数可以指定数据类型。

3. **数组操作**：
- `shape`：获取数组的维度。
- `reshape()`: 改变数组的形状，但不改变数据。
- `transpose()`: 返回数组转置。
- `slicing`（切片）：访问数组的一部分。

4. **数学运算**：
- 内置算术运算（+,-,*,/等）直接作用于数组元素。
- 数学函数，如`sin()`, `cos()`, `sqrt()`, `mean()`, `sum()`等。

5. **索引和切片**：
- 索引从0开始。
- 切片可以通过冒号指定范围，如`a[1:3]`获取数组a的第二个到第三个元素（不包括第三个）。

6. **广播规则**：
NumPy允许不同形状的数组之间进行运算，通过“广播”机制扩展较小的数组以匹配较大数组的维度。

7. **内存管理**：
- `copy()`：创建数组的浅复制或深复制。
- `view()`：创建数组的视图，不会占用额外内存。