numpy的部分功能
1.用於資料整理和清理、子集構造和過濾、轉換等快速的向量化陣列運算
2.常用的陣列演算法，如排序、唯一化、集合運算等
3.高效的描述統計和資料聚合/摘要運算
4.用於異構資料集的合併/連線運算的資料對齊和關係型資料運算
5.將條件邏輯表述為陣列表示式
6.資料的分組運算（聚合、轉換、函式應用等）
一、ndarray：一種多維陣列
1.建立簡單的ndarray
>>> data=[1,2,3,4]
>>> data
[1, 2, 3, 4]
>>> arr=np.array(data)
>>> arr
array([1, 2, 3, 4])
>>> arr.shape
(4,)
#shape是各維度大小的元組
>>> arr.dtype
dtype('int64')
#dtype是說明陣列資料型別的物件
2.建立乙個多維陣列（由巢狀序列轉換而來）
>>> data1=([1,2,3,4],[1.1,2.2,3.3,4.4])
>>> data1
([1, 2, 3, 4], [1.1, 2.2, 3.3, 4.4])
>>> arr1=np.array(data1)
>>> arr1
array([[ 1. , 2. , 3. , 4. ],
[ 1.1, 2.2, 3.3, 4.4]])
>>> arr1.ndim
2>>> arr1.shape
(2, 4)
>>> arr1.dtype
dtype('float64')
3.使用numpy的函式建立ndarray
>>> np.zeros(10)
array([ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])
>>> np.ones(20)
array([ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])
>>> np.arange(15)
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])
函式說明
array
將輸入資料轉換為ndarray（要麼推斷出dtype，要麼顯式指定dtype）
asarray
將輸入轉換為ndarray，如果輸入本身是ndarray就不進行複製
arange
類似於內建的range，返回乙個ndarray
ones、ones_like
根據指定的形狀和dtype建立乙個全1陣列。ones_like以另乙個陣列為引數，並根據形狀和dtype建立乙個全1陣列
zeros、zeros_like
同上，建立全0陣列
empty、empty_like
建立新陣列，只分配記憶體空間但不填充任何值
eye、identity
建立乙個正方的nxn的陣列（對角線為1，其餘全0）
4.ndarray的資料型別
型別型別**
說明int8、uint8
i1、u1
有符號和無符號8位整型（1位元組）
int16、uint16
i2、u2
有符號和無符號16位整型（2位元組）
int32、uint32
i4、u4
有符號和無符號32位整型（4位元組）
int64、uint64
i8、u8
有符號和無符號64位整型（8位元組）
float16
f2半精度浮點數
float32
f4、f
單精度浮點數
float64
f8、d
雙精度浮點數
float128
f16、g
擴充套件精度浮點數
complex64
c8分別用兩個32位表示的複數
complex128
c16分別用兩個64位表示的複數
complex256
c32分別用兩個128位表示的複數
bool
?布林型
object
opython物件
string_
sn固定長度字串，每個字元1位元組，如s10
unicode_
un固定長度unicode，位元組數由系統決定，如u10
可使用astype來顯式轉換dtype
>>> arr=np.array([1.1,2.2,3.3,4.4])
>>> arr.dtype
dtype('float64')
>>> arr.astype(np.int64)
array([1, 2, 3, 4])
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