在Python中创建和操纵Numpy阵列
NumPy数组操作包括创建、查看属性、修改形状和拼接拆分。 1. 创建方法有列表转换及zeros、ones、arange、linspace等内置函数；2. 查看属性可通过shape、ndim、dtype、size了解结构；3. 修改可用reshape、ravel、flatten及索引赋值，注意视图与副本区别；4. 拼接使用hstack、vstack，拆分用hsplit、vsplit，适用于多数据集处理。掌握这些常用操作能显着提升科学计算效率。
处理NumPy 数组是Python 中进行科学计算和数据分析的基础。如果你刚开始接触NumPy，可能会觉得数组的创建和操作有些复杂，但其实只要掌握几个关键方法，就能快速上手。
创建NumPy 数组
创建数组是最基础的操作之一。最常用的方式是从Python 的列表或者元组转换而来：
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) # 一维数组matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 二维数组
除了这种方式，还可以使用内置函数来生成特定结构的数组：
-
np.zeros((3, 2))：创建一个3 行2 列的全零数组 np.ones((2, 2))：创建一个2x2 的全一数组np.arange(0, 10, 2)：类似range，生成从0 到10（不包含）步长为2 的数组np.linspace(0, 1, 5)：在0 到1 之间等距生成5 个数
这些方法可以满足大多数初始化需求，而且效率比用循环构造要高很多。
查看数组的基本属性
刚创建好数组后，通常需要了解它的基本结构，比如形状、数据类型、维度等：
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr.shape) # 输出(2, 3)，表示2 行3 列print(arr.ndim) # 输出2，表示是二维数组print(arr.dtype) # 输出int64，表示元素类型print(arr.size) # 输出6，表示总共有6 个元素
这些属性在调试或处理大型数据集时非常有用，能帮助你快速判断数组是否符合预期。
修改数组的形状与内容
NumPy 提供了多种方式来改变数组的形状和内容：
- 使用
.reshape()改变数组结构 - 使用
.ravel()或.flatten()展平数组 - 使用索引和切片修改部分值
例如：
arr = np.arange(6) reshaped = arr.reshape(2, 3) # 修改某个位置的值reshaped[0, 1] = 99
注意， .ravel()返回的是原数组的视图（view），而.flatten()返回的是副本（copy），这点在做数据处理时容易忽略，但会影响后续操作是否修改原始数据。
数组的拼接与拆分
当你处理多个数组时，可能需要将它们合并或拆开。 NumPy 提供了几个实用函数：
- 横向拼接：
np.hstack((a, b)) - 纵向拼接：
np.vstack((a, b)) - 拆分数组：
np.hsplit()和np.vsplit()
举个例子：
a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6], [7, 8]]) combined = np.vstack((a, b)) # 合并成4 行2 列的数组
这种操作在处理分批次加载的数据时特别常见，比如图像处理或机器学习训练数据拼接。
基本上就这些。 NumPy 数组的创建和操作看起来种类多，但一旦熟悉了常用函数，你会发现它非常灵活高效。刚开始时多练习几种创建方式和变形操作，后面用起来会顺手很多。
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