Numpy ndarray 多维数组对象的使用

介绍

目前它是Python数值计算中最为重要的基础包，将numpy的数组的对象作为数据交互的通用语，一般我们要充分理解好矩阵计算的原理，这需要你要有一些线性代数的基础知识。在对数据处理、清洗、构造子集、过滤、变换以及其他计算的过程快速的进行向量化计算，后续也会介绍R语言，因为R语言就是一个原生态基于向量化计算的编程语言。

Numpy的核心特征之一就是一个N维数组对象——ndarray,这是一个快速灵活的大型数据集容器，可以进行科学数值计算。

代码操作

import numpy as np

导入好包之后，我们随机生成一个2*3的数组，2行3列的随机数组

data=np.random.randn(2,3)

对数组的简单操作

data*10

>>array([[ 9.00839244, -17.67421607, -0.03125454],
 [ 19.79906711, -2.62145167, -12.55106031]])

data+data

>>array([[ 1.80167849, -3.53484321, -0.00625091],
 [ 3.95981342, -0.52429033, -2.51021206]])

data.shape

>>(2, 3)

data.dtype

>>dtype('float64')

生成ndarray

生成数组的最简单的方法就是使用array函数，对于传入的类型可以是其他任意的序列，如你传入一个列表，那么它就会接收这个列表并转换为数组类型，如果传入的是多个列表那么它就会接收多个，在线性代数里面我们叫这个是维度，比如下面的就是一个2行3列的矩阵。

data1=[[1,2,3],[4,5,6]]

arry1=np.array(data1)

arry1

>>array([[1, 2, 3],
 [4, 5, 6]])

arry1.ndim

>>2

arry1.shape

>>2, 3)

除了这个我们还可以使用其他的函数来创建数组，比如给定了长度和形状类型就会一次性创建完毕,这里是创建了一个2*3的元素是1的数组

np.ones((2,3))
>>array([[1., 1., 1.],
 [1., 1., 1.]])

numpy里面也有像Python range（）函数一样的效果——np.arange(),操作效果和Python的range函数有异曲同工之妙，start，stop，step都是可设置的。

对角矩阵生成

ndarray的数据类型

如何查看数组的数据类型以及如何进行转换，在numpy里面整型：int32，浮点型：float64.

Numpy 数组计算

基于numpy的数组计算在之前我也演示了一些，四则运算，加减乘除，以及一些数组运算，每一个数组与数组之间的计算都是元素相互对于的，并不是独立的，这个是我们需要理解清楚的地方，有趣的是，我们需要比较两个相同维数的数组，我们可以利用> < = 来查看，它返回的是布尔值。

基础索引和切片

在一维的数组里面，和Python列表里面的所有一样，如果是高维的就有所不同了，就需要利用多重索引了,这里的变量和上面的一样

如果产生了一个三位的数组，比如一个2*2*3的数组，我们按照索引，可以自动索引出来第一个的的数组

对于高维的数组的切片，我们需要注意的是，它的切片原理是按照数组里面的数组进行切片的，比如一个二维数组（2*3*2）的，我们需要取出每个单位数组里面的第一个元素，我们应该如何做

很明显的我们可以看出多维数组的切片特点：我这里抽象化为列表的特点来解释，比如我们可以把多维数组看做是一个列表里面的多个列表，也就是嵌套列表，然后我们按照索引来取，上述例子就是首先取出两个大的数组，然后从这个两个大的数组里面再去前两个数组，最后取出索引为0的元素，这样层层递减，一步一步的索引是numpy索引的特点，之所以大数据技术之分析与计算，要用到矩阵计算的优化，就是来源于它的分而治之的原理和特点。

布尔索引

其实就是对数组里面的值或元素进行比较，之中返回布尔值即可

上述例子就是产生了一个一维的字符串的数组，然后我们通过比较得出布尔值来获取data的值，自然就获取到data[0]的数组啦

注意在Python里面我们可以用and or来判断，在numpy里面我们需要&（and）|（or）来解决你的需求，记住哟

特殊索引

我们需要索引出不同位置的数组，这个时候我们还在一个一个的取出来吗，当然不是我们可以利用特殊的索引来解决这个问题，比如下面的例子

下面我们来看看这个特殊索引的其他的用法

第一步我们我们按照索引取出对角线的元素，第二的一个我们想要得到一个二维的数组，我们取出一个大数组里面索引位置分别为：1 5 7 2的一维数组然后我们利用索引位置的调换，把元素重新的进行了排序。

数组的转换和换轴

我们随机生成一个0-15的元素组成3*5的一个数组，然后利用.T属性,如果学过线性代数的小伙伴一定对这个不陌生，矩阵的转置：把行变成列，把列变成行。

来源：https://blog.csdn.net/weixin_47723732/article/details/113742113