关于数据科学的一切都始于数据，数据以各种形式出现。数字、图像、文本、x射线、声音和视频记录只是数据源的一些例子。无论数据采用何种格式，都需要将其转换为一组待分析的数字。因此，有效地存储和修改数字数组在数据科学中至关重要。
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。
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。
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。
a、numpy.reshape(arr, newshape, order='C') 在不改变数据的条件下修改形状
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) [
在使用NumPy或者Pandas进行多维数组索引时，你可能会遇到一个警告信息：“FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; use arr[tuple(seq)] instead of arr[seq]”。这个警告是因为未来的版本中，将不再支持使用非元组序列进行多维数组索引。为了解决这个问题，我们需要修改索引的方式。
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，其拥有强大的高维度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。
shape 属性查看数组的维度，返回值是一个元组，元组中对应位置的值为数组中对应维度的元素个数。
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。
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。
NumPy 教程NumPy Ndarray 对象NumPy 数据类型数据类型对象 (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。
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是一个强大、紧凑和表达力强的语法来访问、操作和计算向量、矩阵和高维数组的科学计算库。
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。
作为 Python 语言的一个扩展程序库，NumPy 支持大量的维度数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库。自初代版本上线之后，NumPy 已经成为 Python 科学计算的扩展包。如今，在计算多维数组和大型数组方面，它是使用最广的。此外，它还提供多个函数，操作起数组来效率很高，还可用来实现高级数学运算。
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
Python数据分析之初识numpy常见方法使用案例
参考链接： Python中NumPy的基本切片Slicing和高级索引Indexing
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。
本节主要介绍numpy中在数组上的一些常规操作，在数组级别上包括数组迭代，数组拼接、数组分割，在元素级别包括元素迭代、元素增加、元素删除等。 本节的内容比较重要，同时也比较基础，是养成良好的编程习惯的重要的一个环节，因为每一个方法都可以通过最笨拙的索引方法去实现，但是这对于代码的可读性和程序的运行速度都是有影响的。
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。
在Python中，数据几乎被普遍表示为NumPy数组。
若数组a，b形状相同，即a.shape==b.shape，那么a+b,a*b的结果就是对应数位的运算
首先让我们讨论一些有用的数组属性。我们将从定义三个随机数组开始，分别是一维，二维和三维数组。我们将使用NumPy的随机数生成器，我们将使seed设置初始值，以确保每次运行此代码时都生成相同的随机数组：
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。
作为Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习的必备工具，该版本一经发布，就一度登上Hacker News等社区热搜榜单。
数组编程为访问、操纵和操作向量、矩阵和高维数组数据提供了功能强大、紧凑且易于表达的语法。NumPy是Python语言的主要数组编程库。它在物理、化学、天文学、地球科学、生物学、心理学、材料科学、工程学，金融和经济学等领域的研究分析流程中起着至关重要的作用。例如，在天文学中，NumPy是用于发现引力波[1]和首次对黑洞成像[2]的软件栈的重要组成部分。本文对如何从一些基本的数组概念出发得到一种简单而强大的编程范式，以组织、探索和分析科学数据。NumPy是构建Python科学计算生态系统的基础。它是如此普遍，甚至在针对具有特殊需求对象的几个项目已经开发了自己的类似NumPy的接口和数组对象。由于其在生态系统中的中心地位，NumPy越来越多地充当此类数组计算库之间的互操作层，并且与其应用程序编程接口（API）一起，提供了灵活的框架来支持未来十年的科学计算和工业分析。
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？ （一） 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
之前只见过列表list的append方法，昨天写代码的时候，看到了numpy库的append方法，记录一下。
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。
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。
具体在 Python 中，数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。
记住一句话：numpy中的数据类型转换，不要使用x.dtype修改元素的数据类型，最好用x.astype()这种方式。
在Python中，NumPy是一个强大的数值计算库。它提供了高性能的多维数组对象和各种计算函数，是进行科学计算和数据分析的重要工具。本文将介绍NumPy的基本概念以及如何使用它进行数组操作和数学运算。
在学习 numpy 之前，你总得在 python 上装上 numpy 吧，安装命令非常简单：
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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。
Python 数据科学手册pdf+源代码这本书可以说的上是使用python进行数据分析的必备书籍了，作为学习记录还是不想鸽的。
把数组流中的每一个值，使用所提供的函数执行一遍，一一对应。得到元素个数相同的数组流。
最近，很多人私信抱怨说，最初的一个numpy就学不动了。有种想要再见和放弃的冲动！确实 Numpy 的操作细节很多，导致很多人在最开始的学习中，就有种被劝退的感觉。
NumPy是Python中一个主要的数组编程库，可进行矢量、矩阵和高维数组的数据计算，在物理、化学和天文学等领域中发挥着重要作用。NumPy库在兼顾了Numeric和Numarray二者优点的基础上，于2005年发布，并在其后15年里支撑了Python所有库的科学和数组计算。
多维数组是用来描述多层嵌套的数据的一种模型，（如 图书馆的 楼，层，房间，书架，书架上的行和列），出于内存对齐的需要，它要求同一级的子数组要有相同的形状尺寸，还要求每个元素的数据类型相同。（6维数组可以类比这样一个特殊的图书馆，它每栋楼都有相同的层数，每一层都有相同的房间数，每个房间都有相同数量的书架，每个书架都有相同的行数，书架上每一行只能放相同数量的书。）。
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。
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