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numpy基础大全（创建、索引、常用函数）

2022-04-22 16:30:00 【山泼黛】

第一部分：numpy数据结构、创建方法及属性

一、numpy的数据结构：array。

二、array的属性：shape，ndim，size，dtype。

三、创建array的方式：

1、通过python的list列表创建
在这里插入图片描述

2、通过常用的函数
arange函数
在这里插入图片描述 arange接收的参数可以是从一个参数，表示从0开始生成多少个数字序列。
也可以是两个参数，表示生成从两个数字之间的序列。
也可以是三个参数，第三个参数表示生成数字之间的间隔。

ones函数
在这里插入图片描述

接收的参数是生成array的shape，生成的元素全为1

zeros函数，和ones函数一样，不过生成的array元素全为0.
在这里插入图片描述 3、通过random模块
random与前面的arange、zeros、ones等函数不同的是，random是模块。
module可以看做是集成了多种函数与功能的一个大组件。
ps：上面注释写错了，rand是输出值在0-1之间服从均匀的数字

random常用随机函数表
在这里插入图片描述

四、array数据结构支持的运算操作

可以对array中每个元素进行加减乘除和函数运算

在这里插入图片描述

第二部分：索引

一、普通索引（类似python的list索引）

索引的本质是确定要索引的rows是哪几行，cols是哪几列。
对应一个二维数组x，索引的格式是x[]
[]如果只填一个数，则默认是行，要索引列的话，必须在索引行前面加逗号（，）
在这里插入图片描述需要注意的是，这种切片索引然后赋值会改变原数组的值。

二、数组索引

前面的索引是在x[]的[]中填行，列。数组索引则将行和列用数组来表示。
在这里插入图片描述

三、布尔索引

布尔索引，顾名思义，x[]中[]填的是一个布尔数组。
在这里插入图片描述这种索引可以按照条件对数据进行筛选。

第三部分：常见函数

一、统计函数

在这里插入图片描述

要注意的是，上面这些函数，都有axis（轴）的参数来指定计算的对象是行还是列，如果没有对axis赋值（axis=0代表行，=1代表列），则默认随所有数据进行计算。
在这里插入图片描述

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