20、NumPy 数组操作全解析

NumPy 数组操作全解析

1. NumPy 简介

NumPy 广受欢迎的原因在于它易于学习、使用直观，并且在基于数组的操作上比纯 Python 快得多。如果你从其他数组数据语言转向 NumPy，会发现很多熟悉概念的 Python 式实现；如果你刚接触数值计算领域，NumPy 也提供了良好的学习路径。

2. 数组创建

NumPy 提供的基本类型是 N 维数组类 ndarray 。通常通过 array() 函数来实例化 ndarray ，而不是直接创建。以下是创建数组的示例：

import numpy as np
np.array([6, 28, 496, 8128])

常见的 numpy 缩写是 np ，一般会使用 import numpy as np 来导入。

除了 array() 函数，NumPy 还提供了其他创建数组的方法，常见的有 arange() 、 zeros() 、 ones() 和 empty() 函数，示例如下：
| 代码 | 返回值 |
| — | — |
| np.arange(6) | array([0, 1, 2,