深度之眼（十九）——Python：Numpy库

文章目录

• 导读
• 一、numpy的优势
• 二、创建数组
• • 2.1 从列表创建数组
  • 2.2 从头创建数组
• 三、数组的性质
• • 3.1 数组的属性（形状、大小、类型）
  • 3.2 索引
  • • 3.2.1 一维数组的索引
    • 3.2.2 多维数组的索引——以二维为例
  • 3.3 切片
  • 3.4 变形
  • 3.5 拼接
  • 3.6 分裂
• 四、四大运算
• • 4.1 向量化运算
  • 4.2 矩阵运算
  • 4.3 广播运算
  • 4.4 比较运算和掩码
  • 4.5 花俏的索引
• 五、其他调用函数
• • 5.1 数值排序
  • 5.2 最大最小值
  • 5.3 数值求和、求积
  • 5.4 中位数、均值、方差、标准差
• 六、总结

导读

一、numpy的优势

实现相同计算，Numpy的运行速度是Python循环的25倍，产生了质的飞跃

二、创建数组

2.1 从列表创建数组

2.2 从头创建数组

三、数组的性质

3.1 数组的属性（形状、大小、类型）

3.数组的大小size

x.size

4.数组的数据类型dtype

x.dtype

3.2 索引

3.2.1 一维数组的索引

3.2.2 多维数组的索引——以二维为例

注意: numpy数组的数据类型是固定的，向-个整型数组插入-一个浮点值，浮点值会向下进行取整

3.3 切片

3.4 变形

3.5 拼接

3.6 分裂

四、四大运算

4.1 向量化运算

4.2 矩阵运算

4.3 广播运算

4.4 比较运算和掩码

4.5 花俏的索引

五、其他调用函数

5.1 数值排序

5.2 最大最小值

5.3 数值求和、求积

5.4 中位数、均值、方差、标准差

六、总结