numpy

1.numpy ndarray对象

1.内部结构

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2.创建ndarrar

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

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2.numpy的数据类型

1.基本数据类型

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2.数据类型对象(dtype)

numpy.dtype(object, align, copy)

• object - 要转换为的数据类型对象
• align - 如果为 true，填充字段使其类似 C 的结构体。
• copy - 复制 dtype 对象 ，如果为 false，则是对内置数据类型对象的引用

3.numpy数组属性

numpy数组的维度称为秩(rank)。每一个线性的数组称为一个轴(axis)。

• axis=0:表示沿着第0轴进行操作，即：对每一列进行操作

• axis=1:表示沿着第1轴进行操作，即：对每一行进行操作

  
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4.numpy创建数组

ndarry数组除了试用底层ndarray构造器外，还可以通过以下几种方式来创建。
1.numpy.empty
创建一个指定形状，数据类型且未初始化的数组(元素是随机数)

numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')

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2.numpy.zeros
创建指定大小的数组，数组元素以0填充

numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')

3.numpy.ones
创建指定形状的数组，数组元素以1填充

5.numpy从已有的数组创建数组

1.numpy.asarray

numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)

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2.numpy.frombuffer
用于实现动态数组，numpy.frombuffer接受buffer输入参数，以流的形式读入转化成ndarray对象。

numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)

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3.numpy.fromiter
从迭代对象中建立ndarray对象，返回一维数组

numpy.fromiter(iterable, dtype, count=-1)

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6.numpy从数值范围内创建数组

numpy包中的使用arange函数创建数值范围并返回ndarrya对象
1.numpy.arange

numpy.arange(start, stop, step, dtype)

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2.numpy.linspace
numpy.linspace函数用于创建一个一维数组，数组是一个等差数列构成的。

np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

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3.numpy.logspace
numpy.logspace函数用于创建一个等比数列

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7.切片和索引

1.ndarray数组：

• 索引：通过0-n的下标进行索引
• 切片：通过内置slice函数
  2.高级索引
• 整数数组索引
• 布尔索引
• 花式索引

8.numpy广播

广播：是numpy对不同形状（shape）的数组进行数值计算的方式，对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。

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9.numpy迭代数组

1.numpy.nditer
numpy迭代对象numpy.nditer提供了一种灵活访问一个或者多个数组元素的方式
2.修改元素中的值
nditer对象有另一个可选参数op_flags.默认情况下，nditer将待遍历对象的数组看作是只读对象（read-only），未来在遍历时候修改元素值，必须指定read-write或者write-only模式

10.numpy数组操作

1.修改数组形状

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2.翻转数组

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3.修改数组维度
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4.连接数组

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5.分割数组
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6.数组元素的添加和删除
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11.numpy字符串函数

以下函数用于对dtype未numpy.string_或numpy.unicode_的数组执行向量化字符串操作。这些函数在字符数组类（numpy.char）中定义

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12.其他函数

1.数学函数
2.算术函数
3.统计函数
排序、条件刷选函数

13.numpy副本和视图

• 副本：是一个数据的完成靠背。1）python序列的切片操作，调用deepCopy()函数 2）调用ndarray的copy()函数产生一个副本
• 视图：是数据的一个别称或引用。1）numpy的企鹅牌呢擦欧总返回原数据的视图。2）调用ndarray的view()函数产生一个视图