【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】4.4 NumPy中的多维数组高级操作

4.4 NumPy中的多维数组高级操作

目录

内容提纲

1. 多维数组的基本概念
   • 什么是多维数组
   • 多维数组的形状和维度
   • 多维数组的索引和切片
2. 高维数组的创建和操作方法
   • 使用 numpy.array 创建多维数组
   • 使用 numpy.zeros, numpy.ones, numpy.empty 创建多维数组
   • 使用 numpy.arange 和 numpy.reshape 创建多维数组
   • 多维数组的基本操作：改变形状、合并、分割
3. 多维数组的性能优化技巧
   • 使用 numpy.ndarray 的内置方法
   • 内存布局和 strides
   • 并行计算和多线程
4. 实际应用案例：图像处理
   • 图像的基本表示
   • 使用 NumPy 进行图像处理
   • 图像的滤波和卷积
   • 图像的色彩转换
5. 代码示例和注释
   • 基本概念的代码示例
   • 高维数组的创建和操作的代码示例
   • 性能优化的代码示例
   • 图像处理的代码示例

4.4.1 多维数组的基本概念

多维数组是指在多个维度上具有数据的数组。在 NumPy 中，多维数组是通过 numpy.ndarray 类来实现的。

什么是多维数组

多维数组可以理解为一个表格，其中每个元素都有多个坐标来表示其位置。例如，二维数组可以理解为一个表格，每个元素有行和列两个坐标。三维数组可以理解为一个立方体，每个元素有行、列和深度三个坐标。