14、标量、向量和矩阵的操作指南

标量、向量和矩阵的操作指南

在数据科学领域，我们常常需要处理各种形式的数据，标量、向量和矩阵就是其中非常重要的几种。通过对它们的操作，我们能够将原始数据转化为有价值的信息，从而进行更深入的分析和决策。接下来，我们将详细介绍如何使用 Python 中的 NumPy 库来操作这些数据形式。

数据形式概述

在进行有用的数据科学分析时，我们经常要处理特定形式的大量数据。以下是三个重要的术语：
- 标量（Scalar） ：单个的基础数据项。例如，单独出现的数字 2 就是一个标量。
- 向量（Vector） ：一维的数据项数组（本质上是一个列表）。例如，包含数字 2、3、4 和 5 的数组就是一个向量。我们可以使用基于零的索引来访问向量中的元素，索引为 0 的元素是向量中的第一个元素，在这个例子中是 2。
- 矩阵（Matrix） ：二维或多维的数据项数组（本质上是一个表格）。例如，第一行包含数字 2、3、4 和 5，第二行包含数字 6、7、8 和 9 的数组就是一个矩阵。我们使用基于零的行和列索引来访问矩阵中的元素，行索引为 0、列索引为 0 的元素是矩阵中的第一个元素，在这个例子中是 2。

Python 和 R 都提供了处理标量、向量和矩阵的强大原生能力，但在执行某些任务时，仍然需要做大量的工作。为了减少工作量，我们可以借助库中其他人编写的代码。下面将重点介绍如何使用 NumPy 库在 Python 中对这些数据形式进行操作。

通过标量定义数据类型

在 Python 和 R 中，所有的数据形式都始于标量