1. 引言
    本文次要介绍Python中专门用于数据处理的库--Numpy,应用它能够疾速地构建简单的矩阵操作。
    闲话少说，咱们间接开始吧！
  2. 什么是Numpy?
    Numpy是Numerical Python的缩写，它蕴含多维矩阵对象和多种数据操作函数。应用Numpy，能够不便地对数据执行数学和逻辑运算。
    在Python中，咱们常常须要应用数组进行操作，但它们解决起来很慢。NumPy旨在提供一个比传统Python列表快50倍的数组对象。NumPy中的数组对象称为ndarray，它提供了许多功能强大的函数，使得应用ndarray非常容易。矩阵操作在数据迷信中十分常见，同时在数据处理中，速度和资源十分重要。
  3. 如何装置Numpy?
    在Python中装置Numpy非常简单，只须要应用pip进行装置即可。相干命令如下：
pip install numpy

以下为一个介绍Numpy如何工作的简略例子，如下：

  1. Numpy中的数据类型
    Numpy反对很多数据类型，比方int64代表有符号64位整数，float32标识有符号32位浮点数。同时，Numpy数组对象中，有一个dtype的成员变量能够返回对应数组数据的类型

  1. Numpy中的数据维度
    Numpy数组对象中，有一个ndim的成员变量能够返回一个整数，用于示意矩阵的纬度。

样例代码如下：

同时，矩阵对象的成员变量shape能够示意每个维度的大小，同时成员变量size能够示意元素的个数，样例代码如下：

  1. Numpy中的Reshape
    在Numpy中，咱们也能够扭转矩阵的形态，通常应用reshape()函数来进行操作。

示例图像如下：

样例代码如下：

  1. Numpy中的切片操作
    在Python中，切片操作通常意味着将元素从矩阵中将一个索引到另一个索引取出，咱们个别传递给切片操作的索引的模式为：[start:end]

当然咱们有时候也会定义相应的步长，模式为：[startstep]

一维矩阵示例的样例代码如下：

二维矩阵示例的样例代码如下：

  1. Numpy中的转置操作
    在Numpy中，常常应用np.transpose()函数来将一个矩阵的行和列进行转置运算。咱们来看以下例子：
  2. Numpy中的算术运算
    在Numpy中，咱们能够对矩阵所有元素进行相应的算术运算。比方：
    咱们能够应用 sum()函数来对矩阵中所有元素进行求和，应用min()函数来求矩阵中所有元素的最小值，同时应用max()函数来求矩阵中所有元素的最大值。

样例代码如下：

  1. Numpy中的mean()函数
    在Numpy中，咱们当然也能够应用mean()函数来对全副或者某一纬度上的所有元素进行求平均值的操作。

样例代码如下：

  1. Numpy中的concatenate()函数
    在Numpy中，咱们通常应用np.concatenate（）函数来将一系列矩阵依照某个纬度进行拼接，就像拼积木一样，示例图像如下：

该函数的语法如下：

numpy.concatenate((arr1, arr2, …), axis=0, out=None)

同时，依照特定维度进行拼接的示例如下：

以上就是本次分享的全部内容，当初想要学习编程的小伙伴欢送关注Python技术大本营，获取更多技能与教程。