numpy学习1：基本操作（array的创建及操作函数）

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前言

记录numpy学习1：基本操作（array的创建及操作函数）。

一、numpy是什么？

NumPy是Python的一个开源数值计算扩展，特别擅长存储和处理大型矩阵。与Python自身的嵌套列表结构相比，NumPy提供了更高的计算效率。嵌套列表也可以表示矩阵，但NumPy的设计使其在处理大型矩阵时更为高效。此外，作为著名的科学计算库，NumPy不仅在矩阵存储方面表现出色，还在计算效率上有着显著的优势。

二、numpy的基本操作

1.创建数组

利用np.array()创建数组，可以创建多维数组
利用np.ones()可以创建元素均为1的数组
zip函数可以将创建的列表，元组，字符串等放在一个变量中
np.ones_like()创建一个相同大小的元素均为1的数组
利用np.zeros()可以创建元素均为0的数组
np.zeros_like()创建一个相同大小的元素均为0的数组
np.eye()创建一个对角元素均为1的矩阵
np.empty()创建一个未初始化的数组，里面的值为随机值，同样存在np.empty_like()
np.full()创建一个指定值的数组，同样存在np.full_like()
np.random.randn()创建随机数数组
将一维数组变为其他维度利用.reshape（）
其他函数见示例代码

2.示例

示例代码如下：

# 测试numpy

import numpy as np
a=[1,2,3,4,5]
b=(1,2,3,4,5)
c=np.arange(5)
print(c)
d="zhang"
zz=zip(a,b,c,d)
print(zz)
print(list(zz))