numpy中最主要的对象是同质数组array，也就是说数组中的元素类型都是一样的。数组的维度也称之为axis，axis的的个数称之为秩rank。
参考链接： Python中的numpy.apply_along_axis 转：http://blog.csdn.net/lsjseu/article/details/20359201?utm_sour
转自 http://blog.chinaunix.net/uid-21633169-id-4408596.html
在阅读这个教程之前，你多少需要知道点python。如果你想重新回忆下，请看看Python Tutorial.
NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes)，轴的个数叫做秩(rank)。
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是python的一个三方库，主要是用于计算的，数组的算数和逻辑运算。与线性代数有关的操作。
NumPy 主要的运算对象为同质的多维数组，即由同一类型元素（一般是数字）组成的表格，且所有元素通过正整数元组进行索引。在 NumPy 中，维度 (dimension) 也被称之为轴线（axes)。
两个中括号的写法本质是分成了两步，第一步先根据第一个中括号中的下标提取对应的行，返回值为一个一维数组，第二步对第一步提取出的一维数组进行访问，因为产生了临时数组，效率会低一些。
在神经网络学习之Ndarray对象和CNN入门 中，主要介绍了Ndarray维度的概念和CNN的大体流程图，本文基于此介绍Ndarray中比较重要的一个函数stack函数的使用以及numpy中的广播, 简单介绍下CNN。
einsum函数是NumPy的中最有用的函数之一。由于其强大的表现力和智能循环，它在速度和内存效率方面通常可以超越我们常见的array函数。但缺点是，可能需要一段时间才能理解符号，有时需要尝试才能将其正确的应用于棘手的问题。
✅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
一、创建数组二、数组操作类型1. 数组属性2. 数组索引：获取单个元素3. 切片4. 数组的变形5. 数组拼接和分裂
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。
想要有效的掌握数据驱动科学和计算需要理解数据是如何存储和处理的。本节将描述和对比数组在 Python 语言中和在 NumPy 中是怎么处理的，NumPy 是如何优化了这部分的内容。
这东西有啥用呢？据说它是Numpy的语法糖，不玩 Numpy 的人，可以说是没啥用的。
NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。 NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。
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。
在前面的小节中，我们学习了如何获取和修改数组的元素或部分元素，我们可以通过简单索引（例如arr[0]），切片（例如arr[:5]）和布尔遮盖（例如arr[arr > 0]）来实现。本节来介绍另外一种数组索引的方式，被称为高级索引。高级索引语法上和前面我们学习到的简单索引很像，区别只是它不是传递标量参数作为索引值，而是传递数组参数作为索引值。它能让我们很迅速的获取和修改复杂数组或子数组的元素值。
数据的世界是新奇的，美妙的。但是如果你对它不感兴趣，那它就是一个枯燥无趣的东西了。
会不会认为它是一段伪代码？因为在 Python 中，一般会使用关键词 pass 来填充尚未实现的对象。
0.月总结1.访问数组2.broadcast机制3.np.bincount()4.np.argmax()5.联合求解6.作者的话
在这篇附录中，我会深入NumPy库的数组计算。这会包括ndarray更内部的细节，和更高级的数组操作和算法。 这章包括了一些杂乱的章节，不需要仔细研究。 A.1 ndarray对象的内部机理 NumPy的ndarray提供了一种将同质数据块（可以是连续或跨越）解释为多维数组对象的方式。正如你之前所看到的那样，数据类型（dtype）决定了数据的解释方式，比如浮点数、整数、布尔值等。 ndarray如此强大的部分原因是所有数组对象都是数据块的一个跨度视图（strided view）。你可能想知道数组视图arr[
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。
和Python的列表序列不同，通过下标范围获取的新的数组是原始数组的一个视图。它与原始数组共享 同一块数据空间：
NumPy数组的索引是一个内容丰富的主题，因为选取数据子集或单个元素的方式有很多。一维数组很简单。从表面上看，它们跟Python列表的功能差不多：
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。
NumPy 教程NumPy Ndarray 对象NumPy 数据类型数据类型对象 (dtype)
在前面的章节中，我们看到了如何使用简单的索引（例如，arr [0]），切片（例如，arr [：5]）和布尔掩码来访问和修改数组的片段（ 例如，arr [arr> 0]）。在本节中，我们将介绍另一种数组索引方式，称为花式索引。
0.作者的话1.访问数组2.broadcast机制3.np.bincount()4.np.argmax()5.联合求解6.求取精度7.作者的话
我正在结合NumPy文档，整理NumPy的入门教程，可以说NumPy占据Python的半壁江山，重要性不言而喻。希望透过这个教程，你能更加熟练的使用NumPy.
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。
数组的计算：广播广播的介绍广播的规则广播的实际应用比较，掩码和布尔逻辑比较操作操作布尔数组将布尔数组作为掩码
今天是pandas数据处理专题的第二篇文章，我们一起来聊聊pandas当中最重要的数据结构——DataFrame。
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。
通常来说，当我们面对大量数据时，第一步就是计算数据集的概要统计结果。也许最重要的概要统计数据就是平均值和标准差，它们能归纳出数据集典型的数值，但是其他的聚合函数也很用（如求和、乘积、中位值、最小值和最大值、分位数等）。
Numpy中对数组索引的方式有很多（为了方便介绍文中的数组如不加特殊说明指的都是Numpy中的ndarry数组），比如：
理解Python中的数据类型Python代码Python代码Python整型不仅仅是一个整型Python列表不仅仅是一个列表Python中的固定类型数组从Python列表创建数组创建数组从头创建数组NumPy标准数据类型numpy数组的基本操作NumPy数组的属性数组索引：获取单个元素数组切片：获取子数组非副本视图的子数组创建数组的副本数组的变形数组拼接和分裂
·numpy.array(object,dtype,copy,order,subok,ndmin)
0.导语1.Numpy基本操作1.1 列表转为矩阵1.2 维度1.3 行数和列数()1.4 元素个数2.Numpy创建array2.1 一维array创建2.1 多维array创建2.2 创建全零数组2.3 创建全一数据2.4 创建全空数组2.5 创建连续数组2.6 reshape操作2.7 创建连续型数据2.8 linspace的reshape操作3.Numpy基本运算3.1 一维矩阵运算3.2 多维矩阵运算3.3 基本计算4.Numpy索引与切片5.Numpy array合并5.1 数组合并5.2 数组转置为矩阵5.3 多个矩阵合并5.4 合并例子26.Numpy array分割6.1 构造3行4列矩阵6.2 等量分割6.3 不等量分割6.4 其他的分割方式7.Numpy copy与 =7.1 =赋值方式会带有关联性7.2 copy()赋值方式没有关联性8.广播机制9.常用函数
ndarray支持在多维数组上的切片操作。为了方便起见，我们可以用一个省略号（...）来
在切片和区间操作里不包含区间范围的最后一个元素是 Python 的风格， 这个习惯符合 Python、C 和其他语言里以 0 作为起始下标的传统。这样 做带来的好处如下。
（1）Numpy数组内的数据类型必须是统一的，如全部是浮点型，而Python列表支持任意类型数据的填充
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