你真的了解—————NumPy吗

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一、NumPy是什么？

🚀NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库，在图像处理中有巨大的作用！

🚀NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算

• 一个强大的N维数组对象 ndarray
• 广播功能函数
• 整合 C/C++/Fortran 代码的工具
• 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能

​

二、数组维度

🐟Numpy中最基础的数据结构是数组

引入：impor numpy as np

🔥数组：维度：数组的层数

• 一维数组：[1,2,3]
• 二维数组：[[1,2,3] [4,5,6]]
• 三维数组：[[[1,2,3]]]

🦁二维：（2，3）2行3列

import numpy as np
n=np.empty([2,3])
print(n)
print(n.shape)

​

🦁三维：（1，1，3） 1组 每组1行 每组每行 2个属性

import numpy as np
nd1=[1,2,3]
nd2=np.array(nd1,ndmin=3)
print(nd2)
print(nd2.shape)

​

🔥再看一个例子：👉（3，5，2） 3组 每组5行 每组每行中有2个属性

import numpy as np
namecountrys = np.array([
    [['参赛者A1','国籍A1'],['参赛者A2','国籍A2'],['参赛者A3','国籍A3'],['参赛者A4','国籍A4'],['参赛者A5','国籍A5']],
    [['参赛者B1','国籍B1'],['参赛者B2','国籍B2'],['参赛者B3','国籍B3'],['参赛者B4','国籍B4'],['参赛者B5','国籍B5']],
    [['参赛者C1','国籍C1'],['参赛者C2','国籍C2'],['参赛者C3','国籍C3'],['参赛者C4','国籍C4'],['参赛者C5','国籍C5']]
    ])
print(namecountrys)
print(namecountrys.shape)

​

三.安装NumPy

四.NumPy常见方法

1.引入Numpy

import numpy as np

2.np.array

​

n1=np.array(list,dtype=float) n2=np,array（[1,2,],[3,4]） n3=np.array([1,2,3]) 传递的参数是列表 转化为数组 n4=np,array((1,2,3)) 传递的参数是元组 转化为数组

3 np.empty

🔥numpy.empty 方法用来创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组：

np.empty([2,3]):创建一个二维未初始化的二维数组，这里用的是[]来确定形状

4.np.zeros

返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组；

zeros(shape, dtype=float, order=‘C’) 如果返回1则为ones

5.np.random.randint

Python random.randint() 方法返回指定范围内的整数。 randint(start, stop) 等价于 randrange(start, stop+1)。

五.NumPy数据类型

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