NumPy初体验

NumPy

NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：

• 一个强大的N维数组对象ndarray
• 广播功能函数
• 整合C/C++/Fortran代码的工具
• 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能

数组属性

NumPy 数组的维数称为秩（rank），秩就是轴的数量，即数组的维度，一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。

属性	说明
ndarray.ndim	秩，即维度的数量
ndarray.shape	数组的维度，对于矩阵，n行m列
ndarray.size	数组元素的总个数，相当于shape中n*m的值
ndarray.dtype	ndarray对象的元素类型
ndarray.itemsize	ndarray对象中每个元素的大小，以字节为单位

创建数组

numpy.empty(shape,dtype= float,order = 'C')

参数	描述
shape	数组形状
dtype	数组类型，可选
order	有“C”和“F”两个选项，分别代表行优先和列优先

numpy.arange(start,stop,step,dtype)

参数	描述
start	起始值，默认为0
stop	终止值（不包含）
step	步长，默认为1
dtype	返回ndarray的数据类型，如果没有提供，则会使用输入数据的类型

广播

广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式， 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。

如果两个数组 a 和 b 形状相同，即满足 a.shape == b.shape，那么 a*b 的结果就是 a 与 b 数组对应位相乘。这要求维数相同，且各维度的长度相同。当运算中的 2 个数组的形状不同时，numpy 将自动触发广播机制。如：

`

A = np.array([[1,2],[3,4]])
B = np.array([10,20])
A * B
array([[10, 40],
[30, 80]])

`

广播的规则：

• 让所有输入数组都向其中形状最长的数组看齐，形状中不足的部分都通过在前面加1补齐
• 输出数组的形状是输入数组姓朱难过的各个维度上的最大值
• 如果输入数组的某个维度和输出数组的对应维度的长度相同或者其长度为1时，这个数组能够用来计算，否则出错
  个维度上的最大值
• 如果输入数组的某个维度和输出数组的对应维度的长度相同或者其长度为1时，这个数组能够用来计算，否则出错
• 当输入数组的某个维度的长度为1时，沿着次维度运算时都用此维度上的第一组值