Python3.5 NumPy模块：从一维到多维数组详解

本文主要介绍了如何在Python 3.5环境中利用NumPy模块进行多维数组的创建、操作和理解。NumPy是Python的一个核心科学计算库，提供了高性能的多维数组对象ndarray以及大量的数学函数，广泛应用于数据处理、线性代数、统计分析等领域。 首先，我们来了解NumPy的核心数据结构——ndarray。ndarray是NumPy数组的基本形式，它是一个多维数组，可以看作是数组的矩阵版本，支持元素级别的操作。以下是关于ndarray的一些重要概念： 1. **创建ndarray**: - 一维数组：通过`np.array()`函数创建，如`n1 = np.array([1,2,3,4])`，打印出的n1数组显示其维度、元素类型、形状和元素个数。 - 多维数组：如二维数组`n2`和三维数组`n3`，分别表示矩阵和三阶张量，通过嵌套列表来构造。 2. **数组属性**: - `ndim`: 返回数组的维度，如`n1.ndim`返回1，`n2.ndim`返回2，`n3.ndim`返回3。 - `dtype`: 获取数组中元素的数据类型，如`n1.dtype`表示整型。 - `shape`: 返回数组的维度大小，如`n1.shape`为(4,)，`n2.shape`为(2,4)，`n3.shape`为(2,2,2)。 - `size`: 返回数组元素的总数，如`n1.size`为4，`n2.size`为8，`n3.size`为16。 3. **创建特殊类型的数组**: - `zeros()`、`ones()`和`empty()`函数用于创建指定形状的数组，分别填充0、1或未初始化的值。 - `arange()`函数用于生成等差数列，接受一个参数（左闭右开区间）、两个参数（起始、结束值）或三个参数（起始、结束值、步长）。 通过这些实例，读者可以掌握如何在Python 3.5的NumPy环境中创建、操作和理解多维数组，这对于数据分析、机器学习等场景下的数据预处理至关重要。理解ndarray的特性有助于提高代码效率，同时也能更好地应用其他NumPy提供的高级功能，如矩阵运算、傅里叶变换等。