Python入门 —— Numpy Day3【转载】

本文深入探讨Numpy库在Python中的应用,介绍其作为数值计算扩展的强大功能,包括多维数组操作、通用函数及高级数据处理技巧。适用于统计师和数据分析师提升效率。

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今天将进阶学习一下Numpy这个库。做为一名统计师,既然使用Python的主要目的就是处理数据、统计分析,那么Numpy这个工具就一定要有了解。

  1. NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的Matlab!
  2. NumPy(Numeric Python)提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用,NASA用其处理一些本来使用C++,Fortran或Matlab等所做的任务。
  3. Numpy本身并没有提供多么高级的数据分析功能,理解Numpy数组以及面向数组的计算将有助于你更加高效地使用诸如Pandas之类的工具。

一、数据格式

Numpy提供了一种多维的数组对象ndarray,先认识一下:
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二、数组运算

1. 加、减、乘、除、内积、转置

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2. 索引和分片

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3. 数组拆分

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三、通用函数

学习完Numpy数组的基本格式、基本的运算,再学习一下高级一些的通用函数,书上这么写道:
“通用函数(ufunc)是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数”

1. 数学运算

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2. 统计方法

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3. 一些逻辑方法

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4. 随机数生成

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5. 存储与导入

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