陣列很重要，它能夠使你不用編寫迴圈語句就可以對資料執行批量操作！然而python的6大基礎資料型別中卻並沒有陣列型別！所以我們需要使用numpy來構建我們的陣列！
不用迴圈語句，直接將資料處理成可以進行批量操作的過程叫做資料的向量化！然而程式設計師眼中陣列的概念也就是我們物理學上的向量，數學上的向量！
下面帶來一些numpy中陣列的簡單運算以及使用
import numpy as np
#定義乙個陣列
test_array = np.array([[1,2,3],[3,4,5]])
###陣列簡單的加減乘除法
#加法print(test_array+1)
#返回[[2 3 4][4 5 6]]
#減法print(test_array-11)
#返回[[-10 -9 -8][ -8 -7 -6]]
#乘法print(test_array*3)
#返回[[ 3 6 9][ 9 12 15]]
#除法print(test_array/2)
#返回[[0.5 1. 1.5][1.5 2. 2.5]]
###陣列的索引和切片
test_arr = np.arange(10)
print(test_arr)
print(test_arr[1])
print(test_arr[1:5])
###使用列表或陣列來進行賦值
test_arr[1:5] = [6,6,6,6]
print(test_arr)
test_arr[1:5] = np.array([9,9,9,9])
print(test_arr)
###陣列的單元素賦值
test_arr[1:5] = 12
print(test_arr)
#兩個注意點
#(a)乙個標量的賦值瞬間實現整個切片區域的賦值，叫做numpy的廣播功能
#(b)陣列切片和列表切片，僅陣列切片有廣播功能
###列表和陣列的乙個重要的區別
#跟列表切片最大的區別是陣列切片是原陣列的檢視，這就意味著原陣列資料不會被複製保留，檢視上任何改變都會影響原陣列。
#所以，陣列切片賦值會改變原陣列，列表切片賦值不會改變願列表，想要改變列表需要直接給列表賦值。
#二維陣列的索引和切片
#建立乙個3x3的二維陣列
test_arr = np.arange(9).reshape(3,3)
print(test_arr)
#取出4
print(test_arr[1,1])#第乙個引數為行號，第二個引數為列號
#三維陣列的索引和切片
#建立乙個有兩個3x3二位陣列的三維陣列
test_arr = np.arange(18).reshape(2,3,3)#第乙個引數為總共有幾個元素，第二個引數為行號，第三個引數為列號
print(test_arr)
#取出9
print(test_arr[1,0,0])
#若array切片時不想改變原array的結構，可以使用copy()先進行拷貝
test_*** = np.arange(18).reshape(2,3,3)
test_ttt = test_***.copy()
test_ttt[1,0,0] = 333
print(test_***)
print(test_ttt)
###布林形索引(進行篩選)
name = np.array(['wiz','gougou,','ac','lc'])
score = np.array([[99,99,99],[88,88,88],[81,87,66],[100,100,100]])
print(score[name=='wiz'])
###陣列的轉置
arr = np.arange(16).reshape(2,2,4)
print(arr)
print(arr.t)
###numpy的基本數學統計方法
#方差(體現陣列中資料的離散情況，數值越小資料越穩定)
arr = np.arange(16).reshape(2,4,2)
print(arr.var())
#標準差
print(arr.std())
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