Numpy是Python中的一个基础的数据分析工具包，其提供了大量常用的数值计算功能，当然这些数值计算函数大多依赖于其核心的数据结构：ndarray，也就是N维数组。而关于这个ndarray，有一个重要特性是广播机制，也正是整个广播机制，使得Numpy中的数值计算功能更加丰富和强大。那么问题来了，你是否已经正确理解了这个广播机制呢？
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。
首先解答上一个文章Python扩展库numpy中的布尔运算中的问题，该题答案为[111, 33, 2]，题中表达式的作用是按列表中元素转换为字符串后的长度降序排序。 ---------------------分割线------------------ numpy中的广播运算使得两个不同形状（但也有基本要求，不是任何维度都可以广播）的数组进行运算，较小维度的数组会被广播到另一个数组的相应维度上去，可以简化代码的编写（例如不需要编写循环）。 >>> import numpy as np # 列向量 >>> a
在深入探讨 Python 之前，简要地谈谈笔记本。Jupyter 笔记本允许在网络浏览器中本地编写并执行 Python 代码。Jupyter 笔记本使得可以轻松地调试代码并分段执行，因此它们在科学计算中得到了广泛的应用。另一方面，Colab 是 Google 的 Jupyter 笔记本版本，特别适合机器学习和数据分析，完全在云端运行。Colab 可以说是 Jupyter 笔记本的加强版：它免费，无需任何设置，预装了许多包，易于与世界共享，并且可以免费访问硬件加速器，如 GPU 和 TPU（有一些限制）。 在 Jupyter 笔记本中运行教程。如果希望使用 Jupyter 在本地运行笔记本，请确保虚拟环境已正确安装（按照设置说明操作），激活它，然后运行 pip install notebook 来安装 Jupyter 笔记本。接下来，打开笔记本并将其下载到选择的目录中，方法是右键单击页面并选择“Save Page As”。然后，切换到该目录并运行 jupyter notebook。
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。
大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。
a、numpy.reshape(arr, newshape, order='C') 在不改变数据的条件下修改形状
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：
也不是所有的高级程序语言都是如此，比如python数组下标就支持负数。 原因一：历史原因语言出现顺序从早到晚c、java、javascript。 c语言数组下标是从0开始->java也是->javascript也是。 降低额外的学习和理解成本。 原因二：减少cpu指令运算（1）下标从0开始：数组寻址——arr = base_address + i *type_size（1）…
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是Python的一个扩展库，负责数组和矩阵运行。相较于传统Python，NumPy运行效率高，速度快，是利用Python处理数据必不可少的工具。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39496831
NumPy是Python中科学计算的基础软件包。 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API， 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。
NumPy 教程NumPy Ndarray 对象NumPy 数据类型数据类型对象 (dtype)
NumPy是Python数据科学生态中重要的基础成员，其中有几个概念比较tricky，简单记录之。更佳阅读体验，可移步NumPy核心概念。
广播(Broadcast)是 numpy 对不同维度(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。
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[
有时候数据集中存在缺失、异常或者无效的数值，我们可以标记该元素为被屏蔽（无效）状态。
今天是pandas数据处理专题的第5篇文章，我们来聊聊pandas的一些高级运算。
数组很重要，因为它使你不用编写循环即可对数据执行批量运算。NumPy用户称其为矢量化（vectorization）。大小相等的数组之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级：
在上面的代码中，将 my_arr1 赋值给 my_arr2，这时不会创建新的数组对象，只是多了一个引用，my_arr1 和 my_arr2 是同一个数组的两个名字。当我们改变 my_arr2 的形状时，my_arr1 的形状也会跟着改变，例如：
背景：Python是一种解释型的编程语言，基本的python代码不需要任何中间编译过程来得到机器代码，而是直接执行。而对于C、C++等编译性语言就需要在执行代码前将其编译为机器指令。 但是，解释型代码的速度比编译型代码要慢，为了使得python代码更快，最好尽可能的使用Numpy和Scipy包中的函数编写部分代码。（注意：numpy和scipy是诸如C、C++等编译型语言编写实现的）
✅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
NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。
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 是一个 Python 包。它代表 “Numeric Python”。它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。
开发工具：PyCharm Community Edition 2021.3.1(或Jupyter Lab) 【pip install jupyter lab】
上篇的末尾其实我们简单地提到了索引，但是没有过多深入。没有过多深入的原因也很简单，因为numpy当中关于索引的用法实在是很多，并不是我们想的那样用一个下标去获取数据就完事了。
来源: CSDN-逐梦er 转自：Python大数据分析 一.数组上的迭代 NumPy 包含一个迭代器对象numpy.nditer。它是一个有效的多维迭代器对象，可以用于在数组上进行迭代。数组的每个元素可使用 Python 的标准Iterator接口来访问。 import numpy as npa = np.arange(0, 60, 5)a = a.reshape(3, 4)print(a)for x in np.nditer(a): print(x) [
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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。
NumPy是Python中用于数值计算和数据处理的强大库。本文将介绍如何使用NumPy进行数组操作，包括变维、转置、修改数组维度、连接和分割数组等常用操作。
大一学这个解析几何的时候就想着用一门语言把里面的算法都实现了，可是一直拖拖拉拉的处于未完工的状态。
重塑 (reshape) 和打平 (ravel, flatten) 这两个操作仅仅只改变数组的维度
在这里，我们回顾几个基本的数组概念，展示一个简单而强大的用于分析科学数据的编程范例。
ALS的矩阵分解算法常应用于推荐系统中，将用户(user)对商品(item)的评分矩阵，分解为用户对商品隐含特征的偏好矩阵，和商品在隐含特征上的映射矩阵。
np.linalg.norm(x, axis = 1, keepdims = True) : 计算每一行的范数
② j 缺省时：默认为 len(alist)。即 a[m:] 相当于 a[m,len(a)] 。
numpy可以说是Python运用于人工智能和科学计算的一个重要基础，近段时间恰好学习了numpy，pandas，sklearn等一些Python机器学习和科学计算库，因此在此总结一下常用的用法。
这一节的内容源自于一个朋友的提问，我在交流群里也分享过，具体问题会在正文中复现，知道你们好奇，往下看就好。
Python之NumPy实践之数组和矢量计算 1. NumPy（Numerical Python）是高性能科学技术和数据分析的基础包。 2. NumPy的ndarray:一种对位数组对象。NumPy最
1. 学习目标 学会使用 NumPy 的三角函数(sin()、cos()、tan())； 学会使用 NumPy 的反三角函数(arcsin()、arccos()、arctan())； 2. 三角函数输入参数说明 参数 说明 x array_like 表示角度，以弧度为单位(2π = 360°) 注意：此处输入的是弧度，需要通过 np.pi 将角度转成弧度进行输入 。 out ndarray，None，或 ndarray 和 None 可选。表示存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
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