Pyhton科学计算工具Numpy（二）之数组索引切片，numpy随机数及文件生成读取

科学计算工具Numpy（二）之数组索引切片，numpy随机数及文件生成读取

一个用python实现的科学计算包。包括：
　1.一个强大的N维数组对象Array;
　 2、比较成熟的（广播）函数库；
　3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；
　4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　——摘自百度百科

　　总之，NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用。是学习python数据分析必须要学习的科学计算工具。
　　

1. 数组的索引

1.1 基本的索引及切片

#基本的索引和切片


#一维数组   类似list
ar = np.array(['a','b','c','b','d','f','r','h','j'])
print(ar[3])
print(ar[:3])
print(ar[::2])

b
['a' 'b' 'c']
['a' 'c' 'd' 'r' 'j']

#  二维数组


ar = np.arange(16).reshape(4,4)
print(ar[2])
print(ar[2][2])
print(ar[:3])
print(ar[3,2])  #第3行的第2列
print(ar[:3,:2])   #切片    前3行的前2列

[ 8  9 10 11]
10
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]
14
[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]