python numpy模块

numpy介绍

numpy是Python支持大量数据进行科学计算的库，可对多维数据对象、矩阵快速操作，numpy 模板的核心是ndarray对象，这个对象封装同种类型的n维数组，将许多操作留在编译代码中执行，进而提高性能，numpy官网。
numpy的使用场景一般在数据分析科学计算方面，可与，atplotlib(绘图库)一起使用，可视化数据分析结果。

numpy安装与使用

numpy是三方库，编码过程中要使用的话需要单独安装，可以使用pip包管理工具安装

pip install numpy

在代码中导入numpy包

import numpy as np

numpy常用的一些方法

方法	作用
numpy.array(item)	创建数组对象（可创建N维数组）
numpy.arange(num)	创建等差数组
numpy.random.randn(d0,d1,…,dn)	创建随机正态分布
numpy.dtype()	创建自定义数据类型
numpy.random.rand(d0,d1,…,dn)	创建0~1的数据
numpy.random.randint(low,high)	创建给定范围的随机整数
numpy.random.random_integers(low,high)	返回给定范围随机整数
numpy.random.random(size)	随机生成0,1之间的浮点数
numpy.random.choice(a,size)	从给定的一维数组中生成随机数
numpy.random.seed()	提前得知随机数据
numpy.linespcae()	创建线性数组
numpy.sort()	对数组数据进行排序

实例

使用numpy创建数组、切片、索引

# 创建一个三维数组
arr = np.array([[1,1,1],[4,7,9],[8,2,3]])

# numpy通过索引或者切片来访问，arr[start:stop:step]

print("切片a[1:]:\n",arr[1:])

# 广播功能，两个数组进行+

b = np.array([9,8,5])
print("arr+b:\n",arr+b)