Python入门：numpy快速掌握N维数组与数学运算

**Python入门指南：numpy基础知识** **numpy** 是Python编程语言中一个重要的科学计算库，专注于高效的多维数组操作和数学函数应用。它为Python提供了强大的数值处理能力，特别是对于大量数据的处理，其核心数据结构是**ndarray** (n-dimensional array)，即n维数组。 ### 创建ndarray `numpy.array()` 函数是创建ndarray的主要途径。通过导入`numpy`库并别名化为`np`，我们可以更方便地操作。例如： ```python import numpy as np data = [1, 2, 3, 4] arr1 = np.array(data) # 创建一维数组 data2 = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]] arr2 = np.array(data2) # 创建二维数组 ``` ### ndarray数据结构与功能 `numpy` 提供了`dtype` 函数用于检查数组的数据类型，而`astype()` 则可以改变数组的类型。常见的数据类型包括整型(int), 浮点型(float), 复数(complex)等。 数组的运算非常高效，可以进行元素级别的计算，如加减乘除，支持标量与数组的混合运算。索引和切片在`numpy`中与Python基本类似，但需要注意的是，数组的索引是从0开始的，且左闭右开。 **数学和统计方法** `numpy`内置了丰富的数学函数，可用于统计分析，如`sum()`求和，`mean()`平均值，`std()`标准差等。对于多维数组，这些函数可以沿着指定轴进行计算。排序方面，`arr.sort()` 对整个数组进行排序，`arr.sort(axis=0)` 或 `arr.sort(axis=1)` 可以按行或按列进行多维排序。 ### 唯一键和随机数生成 `numpy.unique()` 函数用于返回数组中的唯一值，常用于去重操作。对于随机数生成，`numpy.random` 模块提供了多种函数，如`rand()` 生成[0,1]之间的浮点数，还可以通过参数定制生成数组的形状和范围。 numpy是Python数据分析和科学计算的重要基石，通过ndarray数据结构和其提供的高效计算功能，极大地简化了数组操作和数学计算的复杂度，是深入学习Python编程和数据处理的必经之路。在实际项目中，熟练掌握numpy能大大提高工作效率。