上一篇文章我们介绍了numpy的安装和ndarray的部分知识，本篇文章我们来介绍一下numpy的数组的常用属性以及创建数组相关内容。
numpy是一个N维数组,类型是numpy.ndarray,ndarray中所有的元素类型必须一样,每个素组中都有一个shape(各维度大小的元组)和一个dtype(数组数据类型的对象)
Pandas有三种主要数据结构，Series、DataFrame、Panel。 Series是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等），轴标签统称为索引（index）。 DataFrame是带有标签的二维数据结构，具有index（行标签）和columns（列标签）。如果传递index或columns，则会用于生成的DataFrame的index或columns。 Panel是一个三维数据结构，由items、major_axis、minor_axis定义。items（条目），即轴0，每个条目对应一个DataFrame；major_axis（主轴），即轴1，是每个DataFrame的index（行）；minor_axis（副轴），即轴2，是每个DataFrame的columns（列）。
NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而灵活的大数据集容器。你可以利用这种数组对整块数据执行一些数学运算，其语法跟标量元素之间的运算一样。
ndarray的可以对整块数据执行数学运算，语法与标量元素的元素的运算一致。 如：
Numpy简介 python标准库中的列表(list)可以当数组用，支持动态内存分配和垃圾收集，列表元素可以是任何对象，功能强大！ 列表的缺点： 慢：循环时有各种下标检查和类型检查 占内存多：保存的是对象+指针 NumPy的优点： 两大法宝：多维数组ndarray和通用函数ufunc 面向数值计算，速度快（内置函数逼近c语言） NumPy官方提供丰富的中文资源 如何使用Numpy等python第三方软件包？（如何开外挂？） 先导入再使用，没导入就没法用 如何导入？用import 被import的可以是通过c
Numpy 是 Python 中科学计算的核心库，NumPy 这个词来源于 Numerical 和 Python 两个单词。它提供了一个高性能的多维数组对象，以及大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松地进行数值计算，广泛应用于机器学习模型、图像处理和计算机图形学、数学任务等领域。
在numpy中维度（dimensions）叫做轴（axes），轴的个数叫做秩（rank）。如3D空间中一个点的坐标[1,2,3]是一个秩为1的数组，因为它只有一个轴，这个轴长度为3，在下面的例子中数组的秩为2（它有两个维度）,第一个维度为2，第二个维度为3。
Numpy：提供了一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，主要用于多维数组（矩阵）处理的库。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。本身是由C语言开发，是个很基础的扩展，Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础。
NumPy（Numerical Python 的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包，是 SciPy、Pandas 等数据科学的基础库，它所提供的数据结构比 Python 自身的更高级、更高效。
Numpy Numpy是python里面一个用于科学计算的库，它是大量数学和科学计算包的基础，例如pandas就会用到numpy。为了更好的学习python科学计算及数据分析，掌握numpy是非常必要的。
# NumPy ### 安装 - 通过安装Anaconda安装NumPy，一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，包含了大量的科学计算相关的包，其中就包括NumPy - 通过pip安装， - 在windows中，控制台中输入命令安装 ```python >pip install numpy ``` - 在ubuntu中,控制台输入命令安装 ```python XXX:~/Desktop$sud
NumPy 是 Python 中用于科学计算的基本包。它是一个 Python 库，提供了一个多维数组对象、各种派生对象(比如屏蔽数组和矩阵) ，以及一系列用于数组快速操作的例程，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、基本统计操作、随机模拟等等。
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。
ndarray概述 创建n维数组 接收的是列表类型，所有元素类型必须相同 shape表示各维度大小的元组 dtype表示数组数据类型对象
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。
开发工具：PyCharm Community Edition 2021.3.1(或Jupyter Lab) 【pip install jupyter lab】
我们都知道在Python中有一个list的数据类型，list拥有强大的功能，它是元素的集合并且它里面的元素可以是任何Python数据类型，list可以很方便的对它里面的元素进行增删改查的操作。但是对于科学计算来说需要满足下面两点：
用Euler算法求解初值问题 \[ \frac{dy}{dx}=y+\frac{2x}{y^2}\] 初始条件\(y(0)=1\)，自变量的取值范围\(x \in [0, 2]\)
获取ndarray对象的基本信息：维数(ndim)、行列信息(shape)、数据存储类型(dtype)
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。
np.array(collection)，collection为序列型对象(list)，嵌套序列 (list of list)
Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。
NumPy(Numerical Python) 是科学计算基础库，它提供了大量科学计算相关功能。比如数据统计，随机数生成等。其提供最核心类型为多维数组类型(ndarray)，支持大量的维度数组与矩阵运算，NumPy支持向量处理ndarray对象，提高程序运行速度。
Python虽然是一门比较好入门的语言，相较于其他语言来说是一门比较简单的语言。不过有一个很重要的问题就是，即使Python 语言的很多方法不用手打都已经被封装，可以Python初学者还是要学习很多东西。下面我结合了一些经常用到的NumPy基础知识送给大家。
NumPy 是一个为 Python 提供高性能向量、矩阵和高维数据结构的科学计算库。它通过 C 和 Fortran 实现，因此用向量和矩阵建立方程并实现数值计算有非常好的性能。NumPy 基本上是所有使用 Python 进行数值计算的框架和包的基础，例如 TensorFlow 和 PyTorch，构建机器学习模型最基础的内容就是学会使用 NumPy 搭建计算过程。
因为这几天做模糊数学和用 Python OpenCV2 都涉及到 NumPy ndarray，搜到的东西都没有写一些自己想要的。于是干脆自己写一篇，方便以后查阅。
Numpy 基础知识 Numpy的主要对象是同质的多维数组。Numpy中的元素放在[]中，其中的元素通常都是数字，并且是同样的类型，由一个正整数元组进行索引。 每个元素在内存中占有同样大小的空间。在Numpy中，维度被称为轴。例如对于[1, 2, 1]有一个轴，并且长度为3。而[[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 2.]]则有两个轴，第一个轴的长度为2，第二个轴的长度为3。 Numpy数组类的名字叫做ndarray，经常简称为array。要注意将numpy.array与标准Python库中的a
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。
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先学了R，最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python。最好就是一句python，对应写一句R。
在学习 numpy 之前，你总得在 python 上装上 numpy 吧，安装命令非常简单：
NumPy一个非常重要的作用就是可以进行多维数组的操作，多维数组对象也叫做ndarray。我们可以在ndarray的基础上进行一系列复杂的数学运算。
NumPy 教程NumPy Ndarray 对象NumPy 数据类型数据类型对象 (dtype)
除非显式说明，np.array会尝试为新建的这个数组判断一个较为合适的数据类型。数据类型保存在特殊的dtype对象中。比如上面的两个例子中。我们有：
NumPy 是 Python 科学计算的基础包，它专为进行严格的数字处理而产生。在之前的随笔里已有更加详细的介绍，这里不再赘述。
作者：李小文，先后从事过数据分析、数据挖掘工作，主要开发语言是Python，现任一家小型互联网公司的算法工程师。
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：
Numpy 的核心是ndarray对象，这个对象封装了同质数据类型的n维数组。起名 ndarray 的原因就是因为是 n-dimension-array 的简写。
numpy.asarray方法可以将输入转换为ndarray，如果输入本身就是ndarray则不进行复制
在数学中，欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”（即直线）距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间。相关联的范数称为欧几里得范数。较早的文献称之为毕达哥拉斯度量。
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，同时对数组运算提供了大量的数学函数库。 Numpy 是一个运行速度非常快的数学库，内部解除了CPython的GIL，运行效率极好，主要用于数组计算，是大量机器学习框架的基础库，NumPy主要包括如下： （1）强大的N维数组对象 ndarray （2）广播功能函数 （3）整合 C/C++/Fortran 代码的工具 （4）线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。 NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）组合使用，用于替代 MatLab。
在过去的十年中，Python 已成为科学计算中最受欢迎的编程语言之一。 其成功的原因很多，随着您着手本书，这些原因将逐渐变得明显。 与许多其他数学语言（例如 MATLAB，R 和 Mathematica）不同，Python 是一种通用编程语言。 因此，它为构建科学应用并将其进一步扩展到任何商业或学术领域提供了合适的框架。 例如，考虑一个（某种）简单的应用，该应用要求您编写软件并预测博客文章的受欢迎程度。 通常，这些是您要执行此操作的步骤：
NumPy是Python语言的一个扩展包。支持多维数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy提供了与Matlab相似的功能与操作方式，因为两者皆为直译语言。
对于python中的numpy模块，一般用其提供的ndarray对象。 创建一个ndarray对象很简单，只要将一个list作为参数即可。 例如：
简介 Series 是一个类数组的数据结构，同时带有标签（lable）或者说索引（index）。 常用方法与属性 属性或方法 描述 axes 返回行轴标签列表。 dtype 返回对象的数据类型(dtype)。 empty 如果系列为空，则返回True。 ndim 返回底层数据的维数，默认定义：1。 size 返回基础数据中的元素数。 values 将系列作为ndarray返回。 head() 返回前n行。 tail() 返回最后n行。 创建 下边生成一个最简单的 Series 对象，因为没有给 Serie
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