numpy基础：数组操作与数据类型详解

本资源主要介绍了NumPy库的基础运算和数据处理技巧，适用于数据分析领域。NumPy是Python中一个重要的科学计算库，提供了大量的高效、向量化数组操作功能。以下是主要内容概览： 1. **导入与基本操作**： - 首先，通过`import numpy as np`导入NumPy库，方便后续操作。 - 将列表转化为NumPy数组：`array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])`，创建了一个2x3的二维数组。 2. **数组属性**： - `array.ndim` 返回数组的维度，这里是2，表示这是一个二维数组。 - `array.shape` 返回数组的形状，即行数和列数，为`(2, 3)`。 - `array.size` 计算数组中的元素总数，这里是6。 3. **数据类型转换**： - 显示数组`a`的数据类型：`a=np.array([2,23,4], dtype=np.int64)`，并确认其为整型`int64`。 4. **数组创建**： - `np.zeros((3,4))` 创建全零数组。 - `np.ones((3,4), dtype=np.int32)` 创建全1整型数组。 - `np.empty((3,4), dtype=np.int32)` 创建具有随机值的整型数组，但值未初始化。 5. **数组生成**： - `np.arange(12)` 生成一个从0到11的等差序列，可调整形状。 - `np.arange(12).reshape(3,4)` 将一维数组转化为2x4的矩阵。 - `np.linspace(1,10,6)` 生成在区间[1, 10]上的等间距数值，重塑后可以得到特定形状。 6. **索引操作**： - NumPy数组支持基于索引和切片的操作，用于获取或修改特定元素。 通过这些基础操作，用户可以对NumPy数组进行高效的数学运算、数据预处理和基本的数组操作，对于数据分析任务，如统计分析、线性代数和机器学习模型构建等，这些都是必不可少的工具。熟练掌握这些内容将极大地提升数据分析效率。