18、基于NumPy的面向数组编程

基于NumPy的面向数组编程

1. 引言

NumPy（Numerical Python）库于2006年首次出现，是Python中首选的数组实现。它提供了一种高性能、功能丰富的n维数组类型 ndarray ，后续我们将其简称为数组。NumPy是Anaconda Python发行版安装的众多开源库之一。数组操作比列表操作快达两个数量级，在大数据应用中，这种性能优势至关重要。据libraries.io统计，超过450个Python库依赖于NumPy，许多流行的数据科学库如Pandas、SciPy和Keras都基于或依赖于NumPy。

NumPy的优势在于“面向数组编程”，它使用函数式编程和内部迭代，使数组操作简洁明了，避免了显式编程循环的外部迭代可能出现的错误。同时，我们还会引入pandas库的一维 Series 和二维 DataFrame ，它们在处理大数据时提供了更灵活的集合功能。

2. 从现有数据创建数组

NumPy文档建议将 numpy 模块导入为 np ，这样可以通过 np. 访问其成员：

import numpy as np

3. 数组属性

3.1 创建数组

numpy 模块提供了各种创建数组的函数，例如 array 函数，它接受一个数组或其他元素集