Python Numpy基础：常用二维数组与创建函数详解

Python中的NumPy库是数据科学和机器学习领域中不可或缺的一部分，它提供了大量的高效数学函数，用于处理数组和矩阵计算。在这个文章中，我们将重点介绍几个常用的NumPy函数及其应用场景。 首先，**array()** 函数是创建二维数组的基本工具。通过设置指定的形状和数据类型，我们可以快速生成数组。例如，`set = array([[1.,2],[3.,4.],[5.,6.],[7.,9.]])`，这创建了一个2x2的浮点型数组。`set.shape` 属性返回数组的维度，如 `[4, 2]`，表示有4行2列。`set.dtype` 则显示数组的数据类型，这里是 `float64`。 接下来，**empty()** 函数用于创建指定形状和数据类型的空数组，但其元素值可能不确定。我们看到，`a = empty([2,2])` 返回一个包含随机近似零的浮点数组，而 `b = empty([2,2], dtype=int)` 则创建了同样大小但元素为整数的数组。`empty()` 的参数 `order` 可以选择存储顺序，'C' 表示列优先（C语言风格），'F' 表示行优先（Fortran风格）。 **eye()** 函数用于生成单位矩阵，常用于向量操作和线性代数。例如，`e1 = eye(2, 3, 0, dtype=int)` 生成一个2x3的全零矩阵，除了对角线上的元素为1；`e2 = eye(3)` 和 `e3 = eye(3, dtype=int)` 分别生成一个3x3的单位矩阵，其中默认数据类型为浮点型和整型。 除了这些，NumPy还提供了诸如**ones()** 和 **zeros()** 来创建全1或全0数组，**random* 函数族用于生成随机数，**transpose()** 和 **reshape()** 可以改变数组的维度布局，**sum()** 和 **mean()** 等函数用于计算数组的统计汇总，以及**where()** 用于条件逻辑下的元素替换等。 总结来说，NumPy函数的强大之处在于它们能够高效地处理大量数值计算，简化了数组操作，对于数据分析、科学计算和机器学习任务尤其重要。熟练掌握这些函数，可以极大地提升代码的执行效率和可读性。在实际应用中，根据需求灵活运用这些基础函数，并结合其他NumPy特性，可以解决众多复杂的数学问题。