数据分析-numpy库快速了解

1.numpy是什么库

NumPy是一个开源的Python科学计算基础库，包含：

• 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

NumPy是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库的基础

2.numpy库有什么用

numpy用途是很广的，涉及到数字计算等都可以使用，它的优势在于底层是C语言开发的数据非常快。

可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多，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。

• 数组对象可以去掉元素间运算所需的循环，使一维向量更像单个数据

• 设置专门的数组对象，经过优化，可以提升这类应用的运算速度

观察：科学计算中，一个维度所有数据的类型往往相同

• 数组对象采用相同的数据类型，有助于节省运算和存储空间

具体可以看下面一个例子：（来源嵩天老师案例）

3.numpy库怎么使用

先安装numpy库

pip install numpy

导入使用

import numpy as np

4.numpy中的数组对象ndarray

ndarray是一个多维数组对象，由两部分构成：

• 实际的数据

• 描述这些数据的元数据（数据维度、数据类型等）

创建数组对象

支持非常多种的创建方法，有列表数据创建或者numpy自带函数创建

列表元素创建

全0 数组

全1数组

arange指定有序范围

查看数组对象属性

5.numpy数组对象操作

维度变换

通过reshape快速进行维度变换，这里由4行4列变成2行8列了。

切片索引

索引：获取数组中特定位置元素的过程，和列表使用方式一样。先获取最外层的索引，然后在获取内层的索引。

切片：获取数组元素子集的过程，和列表切片一样，先获取外层，然后再针对内层操作。

获取第一行和获取前三行

获取第一行的前两列和获取前三行的前三列

拼接数据

numpy.vstack((a,b))：纵向堆积（按列拼接）

numpy.hstack((a,b))：横向堆积（按行拼接）

6.numpy数组对象运算

数组与标量之间的运算

数组与标量之间的运算作用于数组的每一个元素

数组和数组之间的运算

这里只展示加减，数组和数组之前的乘法这里比较难理解就不讲了。

执行数学函数

numpy提供了数学中的很多函数，可以之间作用于数组对象上

执行统计函数

numpy同时也提供了很多统计函数，便于我们快速统计出一些要用的数据。

7.numpy数据的存取

保存数据

参数：

读取数据

参数：

(全文完)