Python机器学习实验 数据处理之Numpy

一、实验目的

1. 了解numpy库的基本功能

2. 掌握Numpy库的对数组的操作与运算

二、实验工具：

1. Anaconda

2. Numpy

三、Numpy简介

Numpy 的英文全称为 Numerical Python，指Python 面向数值计算的第三方库。Numpy 的特点在于，针对 Python 内建的数组类型做了扩充，支持更高维度的数组和矩阵运算，以及更丰富的数学函数。Numpy 是 Scipy.org 中最重要的库之一，它同时也被 Pandas，Matplotlib 等我们熟知的第三方库作为核心计算库。

NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。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，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。

Numpy包括了：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。

四、实验内容

1. 数组的创建（创建全0数组，全1数组，随机数数组）

#数组的创建（创建全0数组，全1数组，随机数数组）

import numpy as np
a=np.zeros(5)
b=np.ones(5)
c=np.random.randint(0,5)
print(a,b,c)

2. 数组的属性（查看数组的维度，数组元素的个数）

#数组的属性（查看数组的维度，数组元素的个数）

import numpy as np
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print(a.shape)
print(a.size)

3. 数组的维度操作（将数组的行变列，返回最后一个元素，返回第2到第4个元素，返回逆序的数组）

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

#数组的维度操作（将数组的行变列，返回最后一个元素，返回第2到第4个元素，返回逆序的数组）

import numpy as np
a=np.array([[