python第三方库 numpy使用方法笔记

• numpy是 Python 的第三方扩展包，主要用来计算、处理一维或多维数组

• 在数组算术计算方面， NumPy 提供了大量的数学函数

• NumPy 的底层主要用 C语言编写，因此它能够高速地执行数值计算

• NumPy 还提供了多种数据结构，这些数据结构能够非常契合的应用在数组和矩阵的运算上

与python列表相比，numpy数组是同质数据类型，即数组中的所有元素必须是相同的数据类型。数据类型在创建数组时指定，并且数组中的所有元素都必须是该类型。

首先引入numpy库

import numpy as np

创建对象       

 numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None,ndmin = 0)

• zeros（）用法：根据指定形状创建数组，且里面元素默认都为0
• ones()用法：根据指定形状创建数组，且里面元素默认都为1

如

• full（）用于创建一个填充指定值的数组
• arange（） 函数用于创建一个等差数列的数组。它类似于 Python 内置的 range() 函数，但返回的是一个 NumPy 数组而不是一个列表。参考切片，numpy.arange(start（起始）, stop（结束）, step（步长）, dtype（数据类型）)
• linspace 用法 ：np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

如：

shape

array.shape 是用来判断数组形状，返回一个元组，元组中的元组个数就是数组的维度数。

如：

这里有三个中括号，说明是三维数组，从外到内，分别有1,1,3个元素。