numpy是什么,Python入门教程(二)：Numpy数组基础
numpy是什么,Python入门教程(二)：Numpy数组基础详细介绍
本文目录一览： import numpy as np是什么意思
引入NumPy（NP）作为Python的数值计算扩展工具：
NumPy系统是Python语言的一款开源数值计算扩展，具有强大的功能。它被广泛用于存储和处理大型矩阵，相较于Python自身的嵌套列表结构，其效率更高。这种嵌套列表结构虽然也可以表示矩阵，但在处理大规模数据时，NumPy的效率优势更为明显。
NumPy是一个由Python实现的科学计算包，它包括以下核心组件：
1. 强大的N维数组对象Array：NumPy提供了高效的N维数组对象，可以方便地进行各种数值计算。
2. 成熟的函数库（包括广播功能）：NumPy拥有丰富的函数库，支持各种数学运算和逻辑运算，其中广播功能使得数组运算更为简便高效。
3. 工具包用于整合C/C++和Fortran代码：NumPy提供了与C/C++和Fortran等语言进行交互的工具包，方便用户整合各种资源进行开发。
4. 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数：NumPy提供了丰富的数学函数，包括线性代数、傅里叶变换和随机数生成等，可以满足各种科学计算的需求。
此外，NumPy与稀疏矩阵运算包Scipy的配合使用更为方便。NumPy（Numeric Python）不仅提供了矩阵数据类型和矢量处理等高级数值编程工具，还拥有精密的运算库，为进行严格的数字处理提供了强有力的支持。NumPy已经被广泛应用于众多领域，包括大型金融公司以及核心的科学计算组织如Lawrence Livermore和NASA等，它们使用NumPy处理一些原本需要使用C++、Fortran或Matlab等语言才能完成的任务。
综上所述，NumPy是一个功能强大、效率高、应用广泛的Python数值计算扩展工具，是进行科学计算和数据处理的重要工具之一。
Python入门教程(二)：Numpy数组基础
经过两年的坚持写作，我的首部著作《数据分析之道——用数据思维指导业务实战》正式面世啦！本书的焦点在于将Numpy的数组操作运用到实际数据分析之中。Numpy作为Python的强大数学库，其数组操作对数据科学工作有着深远的影响。今天，我们将重点展示如何利用Numpy数组操作获取或处理数据，包括对数组进行分裂、变形和连接等基本操作。
一、了解Numpy数组的属性
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在开始之前，我们先来了解一下Numpy数组的一些基本属性。这些属性包括数组的维度（ndim）、每个维度的大小（shape）、总大小（size）、数据类型（dtype）以及每个数组元素的字节大小（itemsize）。通过这些属性，我们可以更好地理解数组的结构和内容。
例如，我们生成几个不同维度的数组，然后查看它们的属性。比如一个三维数组x3，我们可以清晰地看到它的每一个维度的大小，以及它总共有多少个元素。同时，我们还可以查看数组的数据类型和每个元素的字节大小。
二、数组索引与获取单个元素
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在Python中，我们可以通过中括号来获取数组中的单个元素。对于一维数组，索引从中括号中的数字表示；对于多维数组，我们可以使用逗号分隔的索引元组来获取元素。无论是正数索引还是负数索引，都能帮助我们快速定位到需要的元素。
三、数组切片与获取子数组
切片是Numpy中非常强大的一个功能，它允许我们获取子数组。切片的语法与Python列表的切片语法非常相似，通过冒号和中括号，我们可以轻松地获取到需要的子数组。无论是获取一维子数组还是多维子数组，都能轻松应对。
四、数组的变形与重塑
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reshape()函数是Numpy中用于改变数组形状的强大工具。当我们需要对数组进行变形时，需要确保变形后的数组大小与原数组大小一致。此外，newaxis属性也可以帮助我们将一维数组转换为二维数组的行或列的矩阵形式。
五、数据的拼接与分裂
当有多个数组需要合并时，我们可以使用Numpy提供的拼接函数，如np.concatenate、np.vstack和np.hstack等。这些函数可以帮助我们沿着指定的维度处理数组。而与拼接相反的过程是分裂，我们可以使用np.split、np.hsplit和np.vsplit等函数来将数组分割成多个子数组。
六、数据思维的重要性
除了掌握这些技术性的操作外，数据分析师还需要具备数据思维。数据思维不仅关乎工具的使用，更关乎对问题的理解和解决方式。数据分析师在提出建议时，应该考虑用图表代替文字来说明问题，用业务方能听懂的话来陈述建议。因为只有这样，才能更好地影响业务决策，提升业务方的KPI。因此，数据思维是数据分析师成长进阶路上的必修课。
《数据分析之道——用数据思维指导业务实战》这本书不仅介绍了数据分析的工具，更强调了数据思维的重要性。它以数据分析全流程为主线，一共包含了11章内容。这本书不仅是一本工具书，更是一本思想书，能够帮助数据分析师更好地理解业务、解决问题。强烈推荐给大家！
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