讲课笔记02：科学计算库Numpy-优快云博客

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本文详细介绍了NumPy库的核心概念，包括数组对象ndarray、创建数组的各种方法、数据类型及其转换、数组运算、索引与切片、转置和轴对称操作、通用函数和线性代数模块的使用。通过实例展示了如何利用NumPy进行科学计算，加深对数组处理的理解。

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文章目录

零、学习目标
一、认识NumPy数组对象
二、创建NumPy数组
- （一）采用array()函数创建数组
- （二）采用zeros()和ones()函数创建数组
- （三）采用empty()函数创建数组
- （四）采用arange()函数创建数组
- （五）注意事项
三、ndarray对象的数据类型
- （一）查看数据类型
- （二）转换数据类型
四、数组运算
- （一）矢量化运算
- （二）广播机制
- - 1、广播机制出现的场景
  - 2、广播机制满足的条件
- （三）数组与标量运算
五、ndarray的索引和切片
- （一）整数索引和切片的基本使用
- - 1、针对一维数组
  - 2、针对二维数组
- （二）花式（数组）索引的基本使用
- （三）布尔型索引的基本使用
六、数组的转置和轴对称
- （一）使用T属性实现数组的转置
- （二）使用transpose()方法实现数组的转置
- （三）使用swapaxes()方法实现数组的转置
- （四）多学一招 - 维度编号问题
七、NumPy通用函数
- （一）通用函数概念
- （二）常见一元通用函数
- （三）常见二元通用函数
八、利用NumPy数组进行数据处理
- （一）将条件逻辑转为数组运算
- （二）数组统计运算
- （三）数组排序
- （四）检索数组元素
- （五）唯一化及其他集合逻辑
九、线性代数模块
- （一）线性代数模块
- （二）案例 - 求解线性方程组
- - 1、利用行列式计算
  - 2、利用矩阵计算
十、随机数模块
- （一）rand()函数
- （二）其它函数
十一、本节小结

零、学习目标

掌握创建数组，数组运算，索引与切片
掌握利用数组进行数据处理
掌握转置和轴对称，通用函数
熟悉数据类型，线性代数模块，随机数模块

一、认识NumPy数组对象

NumPy中最重要的一个特点就是其N维数组对象，即ndarray（别名array）对象，该对象可以执行一些科学计算。
ndarray对象中定义了一些重要的属性。

属性	具体说明
ndarray	维度个数，也就是数组轴的个数，比知如一维、二维、三维等
ndarray.shape	数组的维度。这是一个整数的元组，表示每个维度上数组的大小。例如，一个n行和m列的数组，它的shape属性为(n, m)
ndarray.size	数组元素的总个数&