具体在 Python 中，数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium，作者：Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具，本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数，帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。 NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 N
NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 NumPy 的工作机制能够帮助你提升在这些软件库方面的技能。而且在 GPU 上使用 NumPy 时，无需修改或仅需少量修改代码。
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说，NumPy的大量运算方法非常难记。
在Python中，数据几乎被普遍表示为NumPy数组。
numpy作为高性能科学计算和数据分析的基础包，它是众多数据分析、机器学习等工具的基础架构，掌握numpy的功能及其用法将有助于后续其他数据分析工具的学习。
1、NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是pandas等其他各种工具的基础。 2、NumPy的主要功能：
说明： 稀疏矩阵是机器学习中经常遇到的一种矩阵形式，特别是当矩阵行列比较多的时候，本着“节约”原则，必须要对其进行压缩。本节即演示一种常用的压缩方法，并说明其他压缩方式。
导读：在数据分析当中，Python用到最多的第三方库就是Numpy。本文内容是「大数据DT」内容合伙人王皓阅读学习《Python 3智能数据分析快速入门》过后的思考和补充，结合这本书一起学习，效果更佳。
NumPy（Numerical Python）是 Python 中的一个线性代数库。对每一个数据科学或机器学习 Python 包而言，这都是一个非常重要的库，SciPy（Scientific Python）、Mat-plotlib（plotting library）、Scikit-learn 等都在一定程度上依赖 NumPy。
选自TowardsDataScience 作者：Ehi Aigiomawu 机器之心编译 参与：李诗萌、路 本文介绍了一些 NumPy 基础知识，适合数据科学初学者学习掌握。 NumPy（Numerical Python）是 Python 中的一个线性代数库。对每一个数据科学或机器学习 Python 包而言，这都是一个非常重要的库，SciPy（Scientific Python）、Mat-plotlib（plotting library）、Scikit-learn 等都在一定程度上依赖 NumPy。 对数组
我们可以创建一个NumPy数组(也就是强大的ndarray)，方法是传递一个python列表并使用' np.array() '。在本例中，python创建了我们可以在这里看到的数组:
如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 NumPy。NumPy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的多维数组处理与矩阵运算能力。除此之外，NumPy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。
按照上篇文章，相信大家都安装好了Anaconda，有朋友在留言区留言希望出一篇关于Anaconda的使用教程，其实Anaconda的基本使用非常简单，基本无需教程。
前者是引入numpy包中的所有类，后续代码中可以直接使用类的方法。后者是引入numpy包，如果需要使用同名类的方法，需要加类名。 Eg：
NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包，计算速度要比python自带的函数快很多，非常好用。一般不需要安装，装Python就自动装了，如果需要：
Numpy是python语言中最基础和最强大的科学计算和数据处理的工具包，如数据分析工具pandas也是基于numpy构建的，机器学习包scikit-learn也大量使用了numpy方法。本文介绍了Numpy的n维数组在数据处理和分析的所有核心应用。
# 当我们用array函数创建一个不是一维数组的时候，shape就会输出一个元组，2表示行数，3表示列数。
numpy(Numerical Python)是一个开源的Python数据科学计算库，支持对N维数组和矩阵的操作，用于快速处理任意维度的数组。
numpy的功能: 提供数组的矢量化操作，所谓矢量化就是不用循环就能将运算符应用到数组中的每个元素中。 提供数学函数应用到每个数组中元素 提供线性代数，随机数生成，傅里叶变换等数学模块 numpy数组操作 numpy.array([],dttype=)生成ndarry数组,dttype指定存储数据类型 numpy.zeros((3,4))生成指定元素0的3行4列矩阵。 numpy.reshape((2,2))转换数组阵维数为2行2列 numpy.ara
NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。
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NumPy 教程NumPy Ndarray 对象NumPy 数据类型数据类型对象 (dtype)
It’s easy to index and slice NumPy arrays regardless of their dimension,meaning whether they are vectors or matrices. 索引和切片NumPy数组很容易，不管它们的维数如何，也就是说它们是向量还是矩阵。 With one-dimension arrays, we can index a given element by its position, keeping in mind that indices start at 0. 使用一维数组，我们可以根据给定元素的位置对其进行索引，记住索引从0开始。 With two-dimensional arrays, the first index specifies the row of the array and the second index 对于二维数组，第一个索引指定数组的行，第二个索引指定行 specifies the column of the array. 指定数组的列。 This is exactly the way we would index elements of a matrix in linear algebra. 这正是我们在线性代数中索引矩阵元素的方法。 We can also slice NumPy arrays. 我们还可以切片NumPy数组。 Remember the indexing logic. 记住索引逻辑。 Start index is included but stop index is not,meaning that Python stops before it hits the stop index. 包含开始索引，但不包含停止索引，这意味着Python在到达停止索引之前停止。 NumPy arrays can have more dimensions than one of two. NumPy数组的维度可以多于两个数组中的一个。 For example, you could have three or four dimensional arrays. 例如，可以有三维或四维数组。 With multi-dimensional arrays, you can use the colon character in place of a fixed value for an index, which means that the array elements corresponding to all values of that particular index will be returned. 对于多维数组，可以使用冒号字符代替索引的固定值，这意味着将返回与该特定索引的所有值对应的数组元素。 For a two-dimensional array, using just one index returns the given row which is consistent with the construction of 2D arrays as lists of lists, where the inner lists correspond to the rows of the array. 对于二维数组，只使用一个索引返回给定的行，该行与二维数组作为列表的构造一致，其中内部列表对应于数组的行。 Let’s then do some practice. 然后让我们做一些练习。 I’m first going to define two one-dimensional arrays,called lower case x and lower case y. 我首先要定义两个一维数组，叫做小写x和小写y。 And I’m also going to define two two-dimensional arrays,and I’m going to denote them with capital X and capital Y. Let’s first see how we would access a single element of the array. 我还将定义两个二维数组，我将用大写字母X和大写字母Y表示它们。让我们先看看如何访问数组中的单个元素。 So just typing x square bracket 2 gives me the element located at position 2 of x. 所以只要输入x方括号2，就得到了位于x的位置2的元素。 I can also do slicing. 我也会做切片。 So
python数据科学基础库主要是三剑客：numpy，pandas以及matplotlib，每个库都集成了大量的方法接口，配合使用功能强大。平时虽然一直在用，也看过很多教程，但纸上得来终觉浅，还是需要自己系统梳理总结才能印象深刻。本篇先从numpy开始，对numpy常用的方法进行思维导图式梳理，多数方法仅拉单列表，部分接口辅以解释说明及代码案例。最后分享了个人关于axis和广播机制的理解。
Python 中的数据操作几乎与 NumPy 数组操作同义：即使是像 Pandas 这样的新工具也是围绕 NumPy 数组构建的。本节将介绍几个示例，使用 NumPy 数组操作来访问数据和子数组，以及拆分，重塑和连接数组。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
轴的概念 ：轴是NumPy模块里的axis，指定某个axis就是沿着axis做相关操作
Python 中原生的数组就支持使用方括号（[]）进行索引和切片操作，Numpy 自然不会放过这个强大的特性。
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。
NumPy 的全称叫 Numerical Python ，它是 Python 科学计算最重要的基础包之一。很多提供科学计算的包都是基于 NumPy 之上建立的，著名的 pandas 也是。
NumPy 是 Python 科学计算的基础包，几乎所有用 Python 工作的科学家都利用了的强大功能。此外，它也广泛应用在开源的项目中，如：Pandas、Seaborn、Matplotlib、scikit-learn等。
什么Python方面的，Numpy、Pandas，大数据处理方面的Hive、Spark、Flink等等等等。
如果索引处的值为 True，则该元素包含在过滤后的数组中；如果索引处的值为 False，则该元素将从过滤后的数组中排除。
翻译自Jay Alammar的一篇文章。 Translated from an article by Jay Alammar
NumPy（Numerical Python）是Python中常用的数值计算库，它提供了高性能的多维数组对象和对数组进行操作的函数。
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python 的一些主要软件包（如 scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow）都以 NumPy 作为其架构的基础部分。除了能对数值数据进行切片（slice）和切块（dice）之外，使用 NumPy 还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。
一、numpy简介 numpy官方文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750 numpy是Python的一种开源的数
numpy包(模块)几乎总是用于Python中的数值计算。这个软件包为Python提供了高性能的向量、矩阵、张量数据类型。它是在C和Fortran中创建的，因此当计算被矢量化（用矩阵和矢量表示操作）时，性能很高。
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。
也就是说，首先是一个特别大的整体，一个数组，接着是里面4个小数组，每一个小数组里面有3个小数组，小数组内的单元是一个数对来构成的。
NumPy 是 Python 中科学计算的基础包。它是一个 Python 库，提供多维数组对象、各种派生对象（例如掩码数组和矩阵）以及用于对数组进行快速操作的各种例程，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。科学计算离不开numpy，学习数据分析必先学numpy！！！ 本文由浅入深，对numpy进行入门介绍。讲解了创建数组、索引数组、运算等使用。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 数据处理：NumPy库 ---- Python 数据处理：NumPy库 1.NumPy简介 2.NumPy的ndarray：一种多维数组对象 2.1 创建ndarray 2.2 ndarray的数据类型 2.3 NumPy数组的运算 2.4 基本的索引和切片 2.5 切片索引 2.6 布尔型索引 2
python的numpy库提供矩阵运算的功能，因此我们在需要矩阵运算的时候，需要导入numpy的包。
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