1. 實現兩個陣列相加，在資料量特別大的時候
產生陣列：
（1） 從列表產生陣列：a=[0,1,2,3]
a=np.array(1)
a（2） 從列表傳入
a=np.array([1,2,3,4])
（3） 生成全0的陣列
np.zeros(5)
（4） 生成全1的陣列
np.ones(5,dtype=』bool』)àdtype可以用來指定資料型別
（5） 可以使用fill方法將陣列設為指定值
（6） 生成整數序列
a=np.arange(1,10)從1開始生成資料，一直到9
（7） 生成等差數列
a=np.linspace(1,10,10)從1到10總共10個等差數列
（8） 生成隨機數
a=np.random.rand(10)
（9） 生成具有服從標準正態的隨機數
a=np.random.randn(10)
（10） 生成隨機整數
a=np.random.randint(10)
2. 檢視型別
（1） 檢視陣列型別
type(a)
（2） 檢視陣列中的資料型別
a.dtype
（3） 檢視形狀
a.shape
（4） 檢視陣列元素的個數
a.size
（5） 檢視維度
a.ndim
3. 索引和切片
（1） 索引第乙個元素
（2） 修改第乙個元素的值，切片：支援負索引
4. 多維陣列及其屬性
可以利用array來實現二維陣列
a=np.array([[1,2,3,4],
[5,6,7,8]])
5. 多維陣列索引
對於二維陣列，可以傳入兩個數來索引：
[[1,2,3,4],
[5,6,7,8]]
a[1,3]à其中1是行索引，3是列索引，中間用逗號隔開，事實上python會將他們看作乙個元組（1，3），然後按照順序進行對應，可以利用索引給他們賦值
事實上，我們還可以使用單個索引來索引一整行內容
a[1]
python會將這個單元組當成對第一維的索引，然後返回對應的內容
a[:,1]
這樣的寫法是第二列的內容
6. 多維陣列切片
f=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
想得到第一行的第4和第5個元素
f[0,3:5]
想得到最後兩行的最後兩列
f[2:,2:]
每一維都支援切片的規則，包括負索引
想要隔行取：f[2::2,2::2]
7. 切片是引用
切片在記憶體中使用的是引用機制,引用機制意味著python並沒有為b分配新的空間來儲存他的值，而是讓b指向a所分配的記憶體空間，因此b會改變a的值，而這種現象在列表中並不會出現
a=np.array([1,2,3,4,5,6])
b=a[1:4]
b[1]=100
此時a的對應的值會發生改變
乙個解決方案就是使用copy()方法產生乙個複製，複製操作即會申請乙個新的空間
8. 花式索引
（1） 一維花式索引
a=np.arange([0,100,10])
index=[1,2,-3]
y=a[index]
y索引出來的即為10，20，70
（2） 利用布林陣列花式索引
（3） 二維花式索引
（4） 不完全索引
只給定行索引的時候，返回整行
y=a[:3]
9. where語句
where函式會返回所有非零元素的索引
（1） 一維陣列
判斷陣列中的元素是不是大於3
a=np.array([1,2,3,4,5,6])
a>3
則會返回[false false false true true true]
若要陣列中所有大於3的元素的索引位置：
np.where(a>3)
where返回值是乙個元組，返回的是索引位置
10.陣列型別轉換
（1） 當陣列內元素型別不相同時
a=np.array([1.3,-2],dtype=float)
（2） 將其強制轉換
（3） astype方法－返回乙個新陣列
a=np.array([1,2,3])
b=a.astype(float)
11.陣列排序
（1） sort函式
a=np.array([3212,4343,2121,5442])
b=np.sort(a)
（2） argsort函式
argsort返回從小到大的排列在陣列中的索引位置
（3）
12.求和np.sum()
13.最大值np.max()
14.最小值np.min()
15.均值np.mean()
16.標準差np.cov()
Day2 Python學習筆記
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