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
