Python Numpy：向量操作、查找与排序实用笔记

本资源是一份关于Python编程语言中NumPy库的详细笔记，主要涵盖的内容包括但不限于向量和矩阵的创建、转换，以及常用的数据处理操作。首先，作者强调了在使用NumPy时正确构造矩阵和向量的重要性，例如使用`np.zeros((2,3))`创建一个二维全零矩阵，避免因误解语法导致的TypeError。 在Python中，二维数据通常通过双层括号来表示，如`np.arange(0, samplePerChannel)`用于生成等差序列，适用于创建数组。列表与NumPy数组之间的转换也有所涉及，如将一维数组转换成列表使用`tolist()`方法，而将列表转换成数组则用`np.array()`。 笔记还提到了读写CSV文件的功能，使用`np.loadtxt()`读取CSV文件，并指定分隔符、跳过特定行数以及选择特定列。`np.savetxt()`用于将数据保存为CSV文件，格式控制通过`fmt`参数实现。提取数组元素的方法多样，如获取指定行、列或切片，以及使用索引和步长进行选择。 矩阵的形状可以通过`shape()`函数获取，`reshape()`函数用于改变数组的维度。对于图像数据，可能需要调整轴顺序或展平数组，`np.swapaxes()`和`v.reshape()`分别完成这些操作。对于数值运算，笔记介绍了对所有元素进行基本运算，如自然对数、指数、绝对值、平方等，以及计算最大值、最小值、和、平均值、方差和标准差等统计量。 最后，对行向量的标准化处理也是笔记的重点，通过`np.linalg.norm()`计算每行的范数，并将其归一化到每个元素上。这份笔记提供了丰富的NumPy操作实践，有助于读者理解和掌握Python中数据处理和科学计算的核心工具。