Python数据分析入门：numpy库基础与创建数组详解

numpy是Python编程语言中的一个重要工具包，专用于数值计算和科学计算，因其高效的数据处理能力而广受欢迎。作为“数字化的Python”，它为其他科学计算库提供了基础支持。numpy的核心数据结构是ndarray（n-dimensional array），这是一个多维数组，其设计旨在支持矢量化操作，这意味着可以直接对整个数组执行计算，避免了传统的循环，从而显著提高了性能并节省内存。 ndarray的特点包括： 1. **维度（dimensions）**：ndarray能够处理任意维度的数据，每个维度可以有不同的大小。 2. **数据类型（data types）**：数组元素具有统一的数据类型，可以通过dtype参数在创建时指定，或者根据输入对象自动推断。 3. **内存效率**：numpy数组是连续存储在内存中的，这对于处理大量数据和执行矩阵运算非常关键。 numpy提供了多种创建数组的方法： - **从Python内置结构**：如列表和元组转换而来，通过`numpy.array()`函数进行转换，例如： - `np.array([1,2,3,4], dtype='int8')`将创建一个整型数组，如果省略dtype则会自动选择最小类型。 - 对于元组，直接传递即可，如`np.array((1,2,3,4))`。 - **numpy原生函数**：如`np.arange()`, `np.ones()`, `np.zeros()`等，可以快速生成特定范围的数组或全零/全一数组，比如`np.arange(1, 10, 2)`会生成从1到9，步长为2的整数数组。 - **从非有序集合或字典转换**：集合和字典由于其无序性，转换成数组后可能会丢失原有的顺序，例如，`np.array({1,2,3,4,3})`会得到一个包含元素的有序数组，而字典转数组后键值对的顺序不可靠。 除了这些基本操作，numpy还支持许多高级功能，如线性代数（矩阵乘法、求逆、特征值等）、随机数生成、傅里叶变换等，这些都是科学计算和数据分析中不可或缺的功能。由于numpy底层使用C/C++编写，其API提供了高性能的接口，使得开发者可以在Python中高效地进行数值计算。 numpy是Python数据分析的基石，通过ndarray及其丰富的创建和操作方法，为数据科学家提供了强大且高效的工具，无论是处理数值数据、执行复杂的数学运算还是准备数据输入机器学习模型，numpy都是不可或缺的一部分。掌握numpy对于深入理解Python数据分析至关重要。