创建ndarray在numpy中，我们可以使用多种方式来创建ndarray对象：通过Python原生列表或元组创建：使用numpy.array()函数可以从一个Python原生列表或元组创建一个ndarray...**sum()**：计算数组元素的总和。例如a.sum()可以计算数组a中元素的总和。ndrray的索引和切片ndarray支持基于索引和切片的灵活数据访问和操作。...可以使用方括号[]来访问数组的元素。下面是一些常用的索引和切片操作：整数索引：通过指定索引位置来访问数组的元素。例如a[0]可以访问数组a的第一个元素。...布尔索引：通过指定一个布尔数组来访问数组中满足某个条件的元素。例如a[a > 5]可以访问数组a中大于5的元素。花式索引：通过指定一个索引数组或整数数组来访问数组的元素。...它具有多维性、同质性和高效性的特点，适用于进行数值计算和科学计算。本文介绍了ndarray的创建方式、属性和方法，以及索引和切片操作。
对广播的深入理解对本书的大部分内容并不是必要的。 基本索引和切片 NumPy 数组索引是一个深入的话题，因为有许多种方式可以选择数据的子集或单个元素。...新的 ufuncs 仍在不断添加到 NumPy 中，因此查阅在线 NumPy 文档是获取全面列表并保持最新的最佳方式。...如果您已经有一个不包含这些条目的索引数组或列表，那么从轴中删除一个或多个条目就很简单，因为您可以使用reindex方法或基于.loc的索引。...、选择和过滤 Series 索引（obj[...]）的工作方式类似于 NumPy 数组索引，只是您可以使用 Series 的索引值而不仅仅是整数。...loc和iloc，用于基于标签和基于整数的索引。
NumPy - Ndarray 对象 NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。它描述相同类型的元素集合。可以使用基于零的索引访问集合中的项目。...如前所述，ndarray对象中的元素遵循基于零的索引。有三种可用的索引方法类型：字段访问，基本切片和高级索引。 基本切片是 Python 中基本切片概念到 n 维的扩展。...然后，分别用起始，终止和步长值2，7和2定义切片对象。当这个切片对象传递给ndarray时，会对它的一部分进行切片，从索引2到7，步长为2。...与此相反，切片只提供了一个视图。 有两种类型的高级索引：整数和布尔值。 整数索引 这种机制有助于基于 N 维索引来获取数组中任意元素。每个整数数组表示该维度的下标值。...当索引的元素个数就是目标ndarray的维度时，会变得相当直接。 以下示例获取了ndarray对象中每一行指定列的一个元素。因此，行索引包含所有行号，列索引指定要选择的元素。
- Pandas 是基于 NumPy 数组构建的，特别是基于数组的函数和不使用 for 循环的数据处理。...---- 2.3 索引、选取和过滤 Series索引（obj[…]）的工作方式类似于 NumPy 数组的索引，只不过Series的索引值不只是整数。...跟对应的 NumPy 数组方法相比，它们都是基于没有缺失数据的假设而构建的。...（整数) idxmin、idxmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引值 quantile 计算样本的分位数（0到1) sum 值的总和 mean 值的平均数 median 值的算术中位数（50%分位数...： 方法 描述 isin 计算一个表示“Series各值是否包含于传入的值序列中”的布尔型数组 match 计算一个数组中的各值到另一个不同值数组的整数索引；对于数据对齐和连接类型的操作十分有用 unique
NumPy 切片和索引 ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。 ...ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行，从原数组中切割出一个新数组。 ...如果为 [2:]，表示从该索引开始以后的所有项都将被提取。如果使用了两个参数，如 [2:7]，那么则提取两个索引(不包括停止索引)之间的项。 ... 整数数组索引布尔索引花式索引 NumPy 广播(Broadcast) 广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式， 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行...算术平均值是沿轴的元素的总和除以元素的数量。 numpy.average() numpy.average() 函数根据在另一个数组中给出的各自的权重计算数组中元素的加权平均值。
2.2.数组索引：获取单个元素 如果我们熟悉 Python 列表的索引方式，那么 NumPy 数组的索引方式也是很相似的。...，你可以使用负的索引值： x1[-1] 9 x1[-2] 7 在多维数组中获取元素值，可以在中括号中使用一个索引值的元组： 多维数组的索引方式与列表的列表索引方式是不同的。...列表的列表在 Python 中需要使用多个中括号进行索引，如x[i][j]的方式。...x1[0] = 3.14159 # 会被截成整数 x1 array([3, 0, 3, 3, 7, 9]) 2.3.数组切片：获取子数组 x[start:stop:step] 正如我们可以使用中括号获取单个元素值...，我们也可以使用中括号的切片语法获取子数组，切片的语法遵从标准 Python 列表的切片语法格式；对于一个数组x进行切片： x[start:stop:step] 如果三个参数没有设置值的话，默认值分别是
ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行，从原数组中切割出一个新数组。...如果为 [2:]，表示从该索引开始以后的所有项都将被提取。如果使用了两个参数，如 [2:7]，那么则提取两个索引(不包括停止索引)之间的项。 ...NumPy 高级索引 NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整数和切片的索引外，数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。 ...布尔索引 我们可以通过一个布尔数组来索引目标数组。 布尔索引通过布尔运算（如：比较运算符）来获取符合指定条件的元素的数组。 ...算术平均值是沿轴的元素的总和除以元素的数量。 numpy.average() numpy.average() 函数根据在另一个数组中给出的各自的权重计算数组中元素的加权平均值。
，NumPy数组arr2的两个维度的shape是从data2引入的。...基本的索引和切片 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。...通过将整数索引和切片混合，可以得到低维度的切片。...跟算术运算一样，数组的比较运算（如==）也是矢量化的。...，花式索引跟切片不一样，它总是将数据复制到新数组中。
本书的内容不需要对广播机制有多深的理解。 基本的索引和切片 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。...图4-1 NumPy数组中的元素索引 在多维数组中，如果省略了后面的索引，则返回对象会是一个维度低一点的ndarray（它含有高一级维度上的所有数据）。...通过将整数索引和切片混合，可以得到低维度的切片。...跟算术运算一样，数组的比较运算（如==）也是矢量化的。...一般来说，矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级（甚至更多），尤其是各种数值计算。在后面内容中（见附录A）我将介绍广播，这是一种针对矢量化计算的强大手段。
内置函数range的数组版 生成0 - 14 ndarray的数据类型 dtype是NumPy灵活交互其它系统的源泉之一，数值型dtype的命名方式相同：**一个类型名（如float或int），后面跟一个用于表示各元素位长的数字...NumPy数组的运算 矢量化（vectorization）。...布尔型索引选取数组中的数据，将总是创建数据的副本，即使返回一模一样的数组也是如此。 花式索引 花式索引（Fancy indexing）是一个NumPy术语，它指的是利用整数数组进行索引。...在数据分析工作中，where通常用于根据另一个数组而产生一个新的数组。...np.unique ：返回数组中的唯一值以及已排序的结果 np.in1d ：测试一个数组中的值在另一个数组中的成员资格（是否存在），返回一个布尔型数组 常用集合函数 用于数组的文件输入输出
跟字符串的定义方式一样（如U10) 可以通过ndarray的astype方法明确地将一个数组从一个dtype转换成另一个dtype： import numpy as np arr = np.array...通过将整数索引和切片混合，可以得到低维度的切片。...跟算术运算一样，数组的比较运算（如==）也是矢量化的。...uniform 产生在[0,1)中均匀分布的样本值 ---- 8.高级数组操作 除花式索引、切片、布尔条件取子集等操作之外，数组的操作方式还有很多。...8.1 数组重塑 多数情况下，你可以无需复制任何数据，就将数组从一个形状转换为另一个形状。只需向数组的实例方法reshape传入一个表示新形状的元组即可实现该目的。
print(nums[2:]) # 从索引 2 到列表末尾获取一个切片；打印 "[2, 3, 4]" print(nums[:2]) # 从列表开始到索引 2（不包括 2）获取一个切片...数组索引Array indexing Numpy 提供了多种对数组进行索引的方法。 切片Slicing：与Python列表类似，numpy数组可以被切片。...：当使用切片索引 NumPy 数组时，结果数组视图总是原始数组的子数组。...相比之下，整数数组索引允许使用另一个数组的数据构造任意数组。...计算每行的总和；打印 "[3 7]" 可以在Numpy文档中找到它提供的完整数学函数列表。
向量索引 一旦将数据存储在数组中，NumPy便会提供简单的方法将其取出： ? 上面展示了各式各样的索引，例如取出某个特定区间，从右往左索引、只取出奇数位等等。...从NumPy数组中获取数据的另一种超级有用的方法是布尔索引，它允许使用各种逻辑运算符，来检索符合条件的元素： ? 注意：Python中的三元比较3<=a<=5在NumPy数组中不起作用。...和一维数组一样，上图的view表示，切片数组实际上并未进行任何复制。修改数组后，更改也将反映在切片中。 axis参数 在许多操作（例如求和）中，我们需要告诉NumPy是否要跨行或跨列进行操作。...因此在二维数组中，如果axis=0是按列，那么axis=1就是按行。 ? 矩阵运算 除了普通的运算符（如+，-，*，/，//和**）以元素方式计算外，还有一个@运算符可计算矩阵乘积： ?...如果不方便使用axis，可以将数组转换硬编码为hstack的形式： ? 这种转换没有实际的复制发生。它只是混合索引的顺序。 混合索引顺序的另一个操作是数组转置。检查它可能会让我们对三维数组更加熟悉。
如果你刚从小伙伴那里了解到 Python，可能会对一些访问数据的方式困惑，例如负数索引和数组切片等等一些pythonic的操作。 在本教程中，你将了解如何正确地操作和访问NumPy数组中的数据。...教程概述 本教程分为 4 个部分： 从列表到数组 数组索引 数组切片 数组维数调整 1.从列表到数组 一般来说，我建议使用 Pandas 甚至使用 NumPy 的函数从文件加载数据。...我们来看一些通过索引访问数据的例子。 一维数组的索引 一般来说，NumPy 中索引的工作方式与使用其他编程语言（如 Java，C＃ 和 C ++）时的经验类似。...列表和 NumPy 数组等数据结构可以进行切片操作。意味着这些数据结构的子序列可以通过切片被索引和获取。...[11 22 33 44 55] 数组的第一项可以通过指定从索引 0 开始到索引 1 结束的切片（即在‘ 1 ’之前结束）来获取。
使用 np.arange、np.ones、np.zeros 等 NumPy 原生方法。从存储空间读取数组。通过使用字符串或缓冲区从原始字节创建数组。使用特殊函数，如 random。...numpy.rint(x)：修约到最接近的整数。numpy.fix(x, y)：向 0 舍入到最接近的整数。numpy.floor(x)：返回输入的底部(标量 x 的底部是最大的整数 i)。...随着 obj 的不同，我们可以实现字段访问、数组切片、以及其他高级索引功能。 2.1 数组索引 我们可以通过索引值（从 0 开始）来访问 Ndarray 中的特定位置元素。...Numpy 中的索引和 python 对 list 索引的方式非常相似，但又有所不同。...2.3 索引与切片区别 你可能有点疑问，上面的索引和切片怎么看起来这么相似呢？ 它们的语法的确很相似，但实际上有区别： 1. 修改切片中的内容会影响原始数组。
这里笔者再补充四种方法并整理出来： 从Python中的列表、元组等类型创建ndarray数组 使用NumPy中函数创建ndarray数组，如：arange, ones, zeros等 从字节流（raw...形状新数组 replace表示是否可以重用元素，默认为False poisson(lam,size)：产生具有泊松分布的数组,lam随机事件发生率,size形状 2. ndarray的索引和切片 索引与切片是...花式索引是一个Numpy术语，是在基础索引方式之上衍生出的功能更强大的索引方式。...它能够利用整数ndarray进行索引。...ndarray使用的切片和索引方法，改变ndarray形状的方式，ndarray的排序、搜索与字符串操作等。
NumPy主要数据类型：浮点型、复数、整数、布尔值、字符串还有普通的Python对象。 7. 数组和标量之间的计算：数组可以代替循环对数据执行批量操作。...基本的索引和切片 索引：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者单个元素的方式有很多。 切片：跟列表最重要的区别在于，数组切片是原始数组的视图。 10....切片索引：切片是沿着一个轴向选取元素的，可以一次传入多个切片，就像传入多个索引那样。 11. 花式索引（Fancy indexing）是NumPy术语，它指的是利用整数数组进行索引。 12....通用函数（即ufunc）是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。 14. 利用数组进行数据处理 NumPy数组使得可以将许多数据处理任务表述为简洁的数组表达式。...用数组表达式代替循环的做法，通常被称为矢量化。 15. 将条件逻辑表述为数组运算：numpy.where函数是三元表达式x if condition else y 的矢量版本。 16.
回顾： Python数据分析之旅: 前戏 数据分析 | Numpy初窥 索引与切片 切片索引Numpy中选取数据子集或者单个元素的方式有很多，一维数组和Pyhon列表的功能差不多,看下图: ?...运算和数据处理 Numpy数组使你可以将许多种数据处理任务表述为简洁的数据表达式，否则需要编写循环，用数组表达式代替循环的做法通常称为失量化.失量化的运算比普通的Python运算更快. ?...条件逻辑表述为数组运算 numpy.where函数是三元表达式x if condition else y的失量化版本,np.where的第二个和第三个参数不必是数组，它们都有可以是标量值，在数据分析中where...通常用于根据另一个数组而产生一个新的数组,如下: ?...线性代数 线性代数是任何数组库的重要组成,Numpy提供了一个用于矩阵乘法的dot函数 ? ? numpy.linalg中一组标准的矩阵分解运算，如求逆和行列式之类的东西.
矢量化描述代码中的任何显式循环、索引等都不存在——当然，这些事情当然存在，只是以优化的、预编译的 C 代码“在幕后”方式进行。...矢量化描述代码中的任何显式循环、索引等都不存在——当然，这些事情当然存在，只是以优化的、预编译的 C 代码“在幕后”方式进行。矢量化代码有许多优势，其中包括： 向量化的代码更简洁，更易读。...高级索引和索引技巧 NumPy 提供比普通 Python 序列更多的索引工具。除了之前我们所见到的按整数和切片进行索引之外，数组还可以通过整数数组和布尔数组进行索引。...NumPy 通常创建存储在这个顺序中的数组，所以ravel通常不需要复制它的参数，但如果数组是通过对另一个数组切片或使用不寻常的选项创建的，则可能需要复制它。...高级索引和索引技巧 NumPy 提供的索引功能比常规 Python 序列更多。除了之前看到的通过整数和切片进行索引外，数组还可以通过整数数组和布尔数组进行索引。
数组索引和切片 使用切片语法访问和修改数组的元素。 布尔索引使用布尔条件来索引数组。...，如计算总和、最小值、最大值以及累积和。...在这些操作中，较小的数组会“广播”以匹配较大数组的形状，从而使元素级别的运算成为可能。广播机制是NumPy中一个强大的特性，它允许进行更灵活的数组操作而无需显式地调整数组的形状。 10....numpy.argmax(), numpy.argmin(): 查找数组中最大或最小元素的索引。 numpy.where(): 根据条件返回数组中的索引。...，可以用于查找满足特定条件的元素的索引、基于条件替换数组中的元素，以及进行更复杂的基于多个条件的数组操作。
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