数据分析讲课笔记02：科学计算库Numpy_numpy 的数据类型是有一个类型名和元素位长的数字组成。-优快云博客

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本文详述了NumPy库的核心——ndarray对象及其重要属性，包括创建数组的各种方法，如array(), zeros(), ones(), empty()和arange()。探讨了数组的数据类型，转换方法以及矢量化运算、广播机制。深入介绍了索引与切片技术，如整数索引、切片索引、花式索引和布尔型索引。此外，还涉及数组的转置、通用函数和线性代数功能。最后，讨论了如何利用NumPy进行数据处理，如条件逻辑、统计运算、排序和集合逻辑。通过对NumPy的深入学习，读者将能更高效地进行数值计算和数据分析。" 82465026,8019527,Linux系统下Python脚本下载MODIS数据指南,"['遥感数据', 'GIS', '环境科学', '地球观测', 'Python编程']

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文章目录

零、学习目标
一、认识NumPy数组对象
- （一）N维数组对象ndarray
- （二）ndarray对象重要的属性
- （三）ndarray数组案例演示
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

NumPy是Python中用于数值计算的核心库，其中ndarray（n维数组）为其主要数据结构，提供高效存储和处理多维数据的能力。通过array()函数、zeros()、ones()等方法创建数组，并可指定数据类型如int32或float64。数组支持矢量化运算、广播机制以及与标量运算，简化了大量数学计算操作。利用索引和切片技术可以访问和修改数组元素，包括整数索引、切片索引、花式索引和布尔型索引。此外，NumPy提供了转置、轴对称变换以及通用函数如sum()、mean()等进行统计计算，还有排序、唯一化及集合逻辑操作。其linalg模块涵盖了线性代数相关功能，如矩阵乘法、求逆、解方程组等。随机数生成方面，random模块可产生各种概率分布的随机数，助力模拟实验和数据分析。