前言
在python 中有時候我們用數組操作數據可以極大的提升數據的處理效率，類似於R的向量化操作，是的數據的操作趨於簡單化，在python 中是使用numpy模組可以進行數組和向量計算。
下面來看下簡單的例子
import numpy as np data=np.array([2,5,6,8,3]) #构造一个简单的数组 print(data)
結果：
結果：
[2 5 6 8 3]
我們也可以透過shape和dtype方法查看陣列的維度和資料格式
data1=np.array([[2,5,6,8,3],np.arange(5)]) #构建一个二维数组 print(data1)
結果：
[[2 5 6 8 3] [0 1 2 3 4]]
維
data1 為二維數組，每組有5個元素，資料型別為32位元int型別
有較好的區分方法是看列印結果中，中括號的層數和位置，就可以看出數組的維度，一層中括號代表一個維度。
其他的陣列屬性方法還有：
數組的維數，一維數組結果為1，二維數組打印結果為2
array.itemsiz數組每個元素的位元組大小
接下來我們了解下數組中的資料類型：
NumPyy描述
bool用一個位元組儲存的布林類型（True或False）
inti
由所在平台決定其大小的整數（一般為int32232）)3253232323232323232323232323232323232323232323232323232332323232323323232332332)3232332)32))。位元組大小，-128 至127
int16
整數，-32768 至32767
| 整數，-2 ** 63 至2 ** 63 - 1 | |
| 無符號整數，0 至255 | |
| 符號整數，0 至2 ** 32 - 1 | |
| 無符號整數，0 至2 ** 64 - 1 | |
| 點。指數5位，精準度10位 | |
| 單精度浮點數：32位，正負號1位，指數8位，精度23位 | |
| complex64 | |
| complex128或多個plex用兩個64位元浮點數表示實部和虛部 | |
基础的数组运算 数组也可以进行我们常用的加减乘除运算 arr=np.array(np.arange(10)) arr1=np.array(np.arange(1,11)) print(arr*2) 登入後複製 结果： [ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18] 登入後複製 print(arr+arr1) 登入後複製 结果： [ 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19] 登入後複製 注意，相加两个数组长度要一样 接下来我们看下数组索引 arr=np.arange(10) 登入後複製 用下标直接进行索引 print(arr[5]) 登入後複製 结果为： 5 登入後複製 切片索引 print(arr[5:8]) 登入後複製 结果为： [5 6 7] 登入後複製 可以利用索引对数据进行更改操作 arr[5]=120 print(arr) 登入後複製 结果为： [ 0 1 2 3 4 120 6 7 8 9] 登入後複製 可以看到下标为5的数已经变成120了。 此外，数组还可以进行布尔操作 arr=np.arange(5) name=np.array(['a','b','b','c','a']) print(name=='a') 登入後複製 结果为： [ True False False False True] 登入後複製 即满足条件的数据全部以True的结果输出。 接下来我们可以利用name数组设置条件后的布尔值对arr数组进行相关操作 print(arr[name=='a']) 登入後複製 结果为： [0 4] 登入後複製 即把arr中对应于name中a相对应位置的元素打印出来。 多条件操作 result=(name='a')|(name='c') print(result) print(name[result]) 登入後複製 结果为： [ True False False True True] ['a' 'c' 'a'] 登入後複製 接下来，我们了解下ufunc方法 用于操作单个数组的函数有如下：
用于操作两个或多个数组的方法
相关的函数方法使用
a,b=np.meshgrid(np.arange(1,5),np.arange(2,4)) print(a) print(b) 登入後複製 结果为： [[1 2 3 4] [1 2 3 4]] [[2 2 2 2] [3 3 3 3]] 登入後複製 按照数据最少的数组形成数组
arr1=np.arange(5) arr2=np.arange(20,25) condition=np.array([1,0,1,0,0]) result=np.where(condition,arr1,arr2) print(arr1) print(arr2) print(result) 登入後複製 结果为： [0 1 2 3 4] [20 21 22 23 24] [ 0 21 2 23 24] 登入後複製 可以看出，result的结果中，条件为1的显示数组arr1的内容，条件为0的显示arr2的内容 数学统计方法 在数组中我们也可以使用数学统计方法进行计数，例如sum mean std 等 arr=np.random.randint(1,20,10) print(arr) print(np.mean(arr)) print(np.sum(arr)) print(np.std(arr)) 登入後複製 结果为： [19 14 8 13 13 10 10 9 19 7] 12.2 122 4.01995024845 登入後複製 具体的方法内容如下图所示：
布尔型数组的相关统计方法 arr=np.arange(-20,10) result=(arr>5).sum() print(arr) print(result) 登入後複製 结果为： -20 -19 -18 -17 -16 -15 -14 -13 -12 -11 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] 4 登入後複製 可以对数据进行判断后进行个数求和 其他的数组方法还有
数据的读取和存储
线性函数的常用方法 arr=np.array([np.random.randint(1,10,5),np.random.randint(10,20,5)]) print(arr) print(np.dot(arr,2)) 登入後複製 结果为 [[ 4 6 5 1 6] [14 16 11 10 18]] [[ 8 12 10 2 12] [28 32 22 20 36]] 登入後複製 dot方法可以进行矩阵相乘操作 其他方法如下图
最后我们了解下numpy中的随机数生成方法 上面的很多例子中我们已经用到了随机数生成， arr=np.random.random(10) print(arr) 登入後複製 结果为 [ 0.90051063 0.72818635 0.00411373 0.13154345 0.45513344 0.9700776 0.42150977 0.27728599 0.50888291 0.62288808] 登入後複製 其他形式的随机数生成方法
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