【 Numpy】入门讲解

Numpy的ndarray的属性

• Numpy简介

  • NumPy（Numerical Python）是Python数据分析必不可少的第三方库
  • NumPy的出现一定程度上解决了Python运算性能不佳的问题，同时提供了更加精确的数据类型，使其具备了构造复杂数据类型的能力。
  • 本身是由C语言开发，是个很基础的扩展，NumPy被Python其它科学计算包作为基础包，因此理解np的数据类型对python数据分析十分重要。
  • NumPy重在数值计算，主要用于多维数组（矩阵）处理的库。用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多

• 重要功能如下

  1. 高性能科学计算和数据分析的基础包
  2. ndarray，多维数组，具有矢量运算能力，快速、节省空间
  3. 矩阵运算，无需循环，可完成类似Matlab中的矢量运算
  4. 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具

• Numpy的属性

  NumPy的数组类被称作ndarray，通常被称作数组。

  • ndarray.ndim

  • ndarray.shape

  • ndarray.size

  • ndarray.dtype

  • ndarray.itemsize

    数组的维度。这是一个指示数组在每个维度上大小的整数元组。例如一个n排 m列的矩阵，它的shape属性将是(2,3),这个元组的长度显然是秩，即维度或者ndim属性。

• 代码演示

  # numpy属性介绍:  shape, dtype, ndim, itemsize, size
  
  # 导包
  import numpy as np
  
  # 1. 创建numpy的数组.   
  # arange(15)       等价于python的 range(15), 即: 获取 0 ~ 14的整数
  # reshape(3, 5)    把上述数据封装到 3个一维数组中, 每个一维数组的长度为: 5,  然后把三个一维数组封装成1个 二维数组.
  arr = np.arange(15).reshape(3, 5)
  
  # 2. 打印数组, 查看内容
  print(arr)
  
  # 3. 演示numpy的 属性
  print(f'数组的维度: {
         arr.shape}')         # (3, 5)   3个元素(一维数组), 每个元素(一维数组)又有5个元素(值)
  print(f'数组轴的个数: {
         arr.ndim}')        # 几维数组, 轴就是几,  2  
  print(f'数组元素类型: {
         arr.dtype}')       # int64 
  print(f'数组每个元素的占用字节数: {
         arr.itemsize}')    # 8
  print(f'数组元素个数: {
         arr.size}')        # 15 
  print(f'数组类型: {
         type(arr)}')          # <class 'numpy.ndarray'>
  
  # 4. 上述的 shape, ndim, size属性 可以 函数写法 实现.
  # 格式: np.函数名(数组)
  print(f'数组的维度: {
         np.shape(arr)}')         # (3, 5)   3个元素(一维数组), 每个元素(一维数组)又有5个元素(值)
  print(f'数组轴的个数: {
         np.ndim(arr)}')        # 几维数组, 轴就是几,  2  
  print(f'数组元素个数: {
         np.size(arr)}')        # 15 
  print(f'数组类型: {
         type(arr)}')              # <class 'numpy.ndarray'>
  

  

Numpy的ndarray的创建

• ndarray介绍

  • NumPy数组是一个多维的数组对象（矩阵），称为ndarray(N-Dimensional Array)
  • 具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力，并具有执行速度快和节省空间的特点
  • 注意：ndarray的下标从0开始，且数组里的所有元素必须是相同类型。

• 数组形式

  import numpy as np 
  a = np.array([2, 3, 4])
  print('数组a元素类型: ', a)
  print('数组a类型:'