Python科学计算与数据处理—ndarray 对象.doc
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蟒蛇基础。
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符号运算。
Matplotlib图表。
熊猫数据分析。
资源Python编程语言Python编程实践。
Python核心编程中文版(第二版)。
Python学习手册(第一版)。
巨蟒科学计算和数据处理巨蟒数据分析基础课程:巨蟒科学计算学习指南。
Python用于数据分析。
Oreilleryythonforfinance，analyzebigfinancialada()组成课程评估和方法结果(暂定)平时作业()阅读参考报告()参考报告、与Python 科学计算和数据处理相关的未在课堂上讲授。
评价报告法报告说，同学们给出的平均分数占了报告的总分数。
Python简介Python科学计算和数据处理Python简史什么是Python？蟒蛇英语单词的意思是蟒蛇。
Python是为数不多的简单而强大的编程语言之一。
你会惊喜地发现Python语言是如此简单。
它关注如何解决问题，而不是编程语言的语法和结构。
Python简史Python是一种简单、易于学习且功能强大的编程语言。
它具有高效的高层数据结构，简单有效地实现了面向对象编程。
Python简洁的语法、对动态输入的支持以及解释性语言的本质使其成为大多数平台上许多领域的理想脚本语言，尤其是对于快速应用程序开发而言。
蟒蛇简史蟒蛇的作者是荷兰人。
圭多于1996年获得阿姆斯特丹大学数学和计算机硕士学位。
然而，尽管他是一名数学家，他更享受计算机的乐趣。
用他的话来说，尽管他在数学和计算机方面都有资格，但他总是倾向于做与计算机相关的工作，并且热衷于做任何与编程相关的工作。
Python数据分析与应用 第2章 NumPy数值计算基础
掌握 NumPy 数组对象 ndarray
创建数组对象
➢ 使用 linspace 函数创建数组 ➢ 使用 logspace 函数创建等比数列
In[9]: print('使用 linspace 函数创建的数组为：',np.linspace(0, 1, 12)) Out[9]: 使用linspace函数创建的数组为： [ 0. 0.09090909 … 1. ]
使用 arange 函数创建数组
In[8]: Out[8]:
print(' 使 用 arange 函 数 创 建 的 数 组 为 ： \n',np.arange(0,1,0.1))
使用arange函数创建的数组为： [ 0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]
8
使用diag函数创建的数组为： [[1 0 0 0] Out[13]: [0 2 0 0] [0 0 3 0] [0 0 0 4]]
In[14]: print('使用ones函数创建的数组为：',np.ones((5,3)))
使用ones函数创建的数组为：
[[ 1. 1. 1.]
Out[14]:
[ 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1.]
3
目录
1
掌握 NumPy 数组对象 ndarray
2
掌握 NumPy 矩阵与通用函数
3
利用 Nndarray
创建数组对象
1．数组创建 numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K',subok=False, ndmin=0)
创建数组对象
Python科学计算(第2版)
2.5.1动态数组 2.5.2和其他对象共享内存 2.5.3与结构数组共享内存
3.1常数和特
1
殊函数
3.2拟合与优
2
化-optimize
3 3.3线性代数-
linalg
4 3.4统计-
stats
5 3.5数值积分-
integrate
3.6信号处理- 1
signal
3.7插值-
2
interpolate
Python科学计算（第2版）
读书笔记模板
01 思维导图
03 读书笔记 05 作者介绍
目录
02 内容摘要 04 目录分析 06 精彩摘录
思维导图
关键字分析思维导图
图像
数值
运行
光盘
数据
函数
属性
第版
可视化
章节 图像
类型
科学计算
对象
符号
第章
程序
绘图
库
内容摘要
本书详细介绍Python科学计算中最常用的扩展库NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TTK、 Mayavi、OpenCV、Cython，涉及数值计算、界面制作、三维可视化、图像处理、提高运算效率等多方面的内容。 所附光盘中包含所有章节的Notebook以及便携式运行环境WinPython，以方便读者运行书中所有实例。
4.3.1 4种坐标系 4.3.2坐标变换的流水线 4.3.3制作阴影效果 4.3.4添加注释
4.4.1 Path与Patch 4.4.2集合
4.5.1对数坐标图 4.5.2极坐标图 4.5.3柱状图 4.5.4散列图 4.5.5图像 4.5.6等值线图 4.5.7四边形网格 4.5.8三角网格 4.5.9箭头图
在Python中使用NumPy进行科学计算
在Python使用NumPy行科学计算NumPy是一个在Python中广泛使用的库，用于进行科学计算。
以下是一些基本示例，展示如何使用NumPy进行科学计算：1.导入NumPy库：python复制代码import numpy as np2.创建NumPy数组：python复制代码a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 创建一个一维数组b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 创建一个二维数组3.进行数学运算：python复制代码c = a + b # 加法d = a - b # 减法e = a * b # 乘法f = a / b # 除法g = a ** b # 指数运算4.对数组进行统计运算：python复制代码mean = np.mean(a) # 计算平均值std = np.std(a) # 计算标准差sum = np.sum(a) # 计算和5.对数组进行切片、索引和重塑：python复制代码sub_array = a[1:4] # 切片，从索引1开始到索引3（不包括索引4）6.使用NumPy进行线性代数运算：python复制代码import numpy.linalg as laa = np.array([[1, 2], [3, 4]])b = np.array([[5, 6], [7, 8]])product = la.dot(a, b) # 点积transposed = la.transpose(a) # 转置inverse = la.inv(a) # 逆矩阵7.使用NumPy生成特殊数组：python复制代码eye = np.eye(3) # 生成3x3的单位矩阵ones = np.ones((3, 3)) # 生成3x3的全1矩阵zeros = np.zeros((3, 3)) # 生成3x3的全0矩阵。
Python电子教案9-1-科学计算和可视化
科学计算
科学计算领域最著名的计算平台Matlab 采用矩阵作 为最基础的变量类型。矩阵有维度概念，一维矩阵是 线性的，类似于列表，二维矩阵是表格状的，这是常 用的数据表示形式。
科学计算与传统计算一个显著区别在于，科学计算 以矩阵而不是单一数值为基础，增加了计算密度，能 够表达更为复杂的数据运算逻辑。
——世界是不确定的，还是确定的？世界是概率的，还是微积分的？ ——醒醒，开始看程序！
思考与练习：
[E10.1]思考在日常工作和生活中科学计算还有什么 应用？
[E10.2]尝试安装numpy 和matplotlib 库。
模块10 numpy 库的使用
要点
numpy 是用于处理含有同种元素的多维数组运算的 第三方库。
numpy 库的算术运算函数
这些函数中，输出参数y 可选，如果没有指定，将 创建并返回一个新的数组保存计算结果；如果指定参 数，则将结果保存到参数中。例如，两个数组相加可 以简单地写为a+b，而np.add(a,b,a)则表示a+=b。
numpy 库的比较运算函数
numpy 库的比较运算函数
图像的手绘效果
在利用梯度重构图像时，对应不同梯度取0‐255 之 间不同的灰度值，depth 的作用就在于调节这个对 应关系。depth 较小时，背景区域接近白色，画面 显示轮廓描绘；depth 较大时，整体画面灰度值较 深，近似于浮雕效果
图像的手绘效果
将光源定义为三个参数：方位角vec_az、俯视角 vec_el 和深度权值depth。两个角度的设定和单位向 量构成了基础的柱坐标系，体现物体相对于虚拟光源 的位置，如实例代码19.1 的第4 到6 行。
NumPy-ndarray的数据类型用法说明
NumPy-ndarray的数据类型⽤法说明ndarray 的数据类型数据类型，即 dtype ，也是⼀个特殊的对象，它包含了ndarray需要为某⼀种类型数据所申明的内存块信息（也成为了元数据，即表⽰数据的数据）dtype是NumPy能够与琪他系统数据灵活交互的原因。
通常，其他系统提供⼀个硬盘或内存与数据的对应关系，使得利⽤C或Fortran等底层语⾔读写数据变得⼗分⽅便。
名称描述bool_布尔型数据类型（True 或者 False）int_默认的整数类型（类似于 C 语⾔中的 long，int32 或 int64）intc与 C 的 int 类型⼀样，⼀般是 int32 或 int 64intp⽤于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，⼀般情况下仍然是 int32 或 int64）int8字节（-128 to 127）int16整数（-32768 to 32767）int32整数（-2147483648 to 2147483647）int64整数（-9223372036854775808 to 9223372036854775807）uint8⽆符号整数（0 to 255）uint16⽆符号整数（0 to 65535）uint32⽆符号整数（0 to 4294967295）uint64⽆符号整数（0 to 18446744073709551615）float_float64 类型的简写float16半精度浮点数，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位float32单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位float64双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位complex_complex128 类型的简写，即 128 位复数complex64复数，表⽰双 32 位浮点数（实数部分和虚数部分）complex128复数，表⽰双 64 位浮点数（实数部分和虚数部分）使⽤astype⽅法来显式的转换数组的数据类型arr = np.array([1,2,3,4,5])print(arr.dtype)print(arr)float_arr = arr.astype('float32')#也可以写作 arr.astype(np.float32)print(float_arr.dtype)print(float_arr)int32 [1 2 3 4 5] float32 [1. 2. 3. 4. 5.]注意：将内容为数字的字符串数组转为数字是可以的,当内容是浮点型数字的时候只能转成 float，不能 int，只有是整数的时候才可以转成int⽤其他数组的dtype来转换数据类型：int_arr = np.arange(10)calibers = np.array([.22, .270, .357], dtype=np.float64)print(calibers)arr_last = int_arr.astype(calibers.dtype)print(arr_last.dtype)print(arr_last)[0.22 0.27 0.357] float64 [0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]补充：Python3：numpy的简单使⽤(ndarray的基本属性以及基本⽣成数组的⽅法)声明由于本⼈学习需要，所以开始学习numpy,这个科学计算⼯具，本⽂⽤于复习当前所学习的内容（当前使⽤numpy的版本为：1.17.4）1.ndarray的基本的属性2.⽣成数组的⽅法(主要测试⽣成0和⽣成1的⽅法:ones和zeros⽅法)1. 输出当前ndarray的基本属性# 测试当前Numpy中的narray中的属性# 使⽤的numpy的版本为：1.17.4import numpy as npdefault_array = [[1, 2, 3, 4, 5, 6],[1, 2, 3, 4, 5, 6]]np_array = np.array(default_array)print("当前存储后的数据的dtype类型为：{}".format(np_array.dtype)) # int32print("查看这个对象的实际类型：{}".format(type(np_array))) #print("查看这个对象的形状：{}".format(np_array.shape)) # （2，6）print("当前这个对象的字节长度：{}".format(np_array.itemsize)) # 4print("当前这个对象的长度(使⽤python的len⽅法)：{}".format(len(np_array))) # 2 只迭代了⼀组数据外层的⼆维数据print("当前这个对象的长度(使⽤⾃⼰的size⽅法)：{}".format(np_array.size)) # 获取了所有的数据的数量print(np.array([[1, 2, 3], [1, 2, 3]]).dtype)print(np.array([1.2, 2.2, 3.2]).dtype)# 可以看出当前默认使⽤的类型为int32# 默认使⽤的浮点类型为：float64# 修改和设定当前的使⽤的初始化类型# print(np.array([[1.1,1.2,1.3]],dtype="int32").dtype)print(np.array([[1.1,1.2,1.3]],dtype=np.int32).dtype)结果：总结：1.创建了⼆维数据的时候使⽤原⽣的python的len⽅法获取的长度是外层的长度，并不是⼆维数组实际内容的长度！2.通过np.array(数组)将原来的python中的数组转换为ndarray类型的数据3.每⼀个ndarray中都会有⼀个数据类型使⽤dtype表⽰，默认使⽤的整数类型为int32，浮点类型为float644.通过ndarray.size获取当前ndarray中的元素的个数5.通过ndarray.shap获取当前的ndarray的形状6.使⽤np.array()创建ndarray的时候可以指定当前的ndarray的dtype，其形式可以是字符也可以是np.类型2.使⽤numpy⽣成简单的数组(np.zeros()，np.ones()，np.empty()，np.array()) # 使⽤numpy中的⽣成的数组数据的⽅法import numpy as np# ⽣成1的操作np_array = np.zeros([2, 2])print("当前⽣成的数据为：{}".format(np_array))print("输出当前⽣成的数据的类型为：{}".format(np_array.dtype))# 说明当前默认产⽣的数据数据的类型为float64# 现在改变当前的dtype,直接将当前的dtype的数据类型设置为int32np_array.dtype = np.int32print("当前⽣成的数据为：{}".format(np_array))print("输出当前⽣成的数据的类型为：{}".format(np_array.dtype))# ⽣成1的数据np_array_ones = np.ones([2, 2], dtype=np.int32)print(np_array_ones)# 创建⼀个未初始化的数据，默认未初始化x = np.empty([3, 2], dtype=int)print(x)结果：总结：1.使⽤当前的np.zeros(shape)和np.ones(shape)⽅法⽣成全是0或者全是1的指定形状的数组2.通过np.empty(shape)⽣成空的数组3.可以通过ndarray.dtype=dtype⽅式改变当前的ndarray的类型3.使⽤⽣成数组⽅式⼆(np.asarray()，np.copy())# 从已有的数组中创建数据import numpy as npdefault_array = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]default_tuple = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)print(type(default_tuple))copy_array = np.asarray(default_array) # ⽤于浅拷贝copy_tuple = np.asarray(default_tuple)print("asarray数组后的数据：{}".format(copy_array))print("asarray元组后的数据：{}".format(copy_tuple))deep_copy_array = np.copy(default_array)print("copy数组后的数据：{}".format(deep_copy_array))总结：1.这⾥使⽤np.asarray()⽅法⽣成的数组与原来的数组有关联，是浅拷贝2.这⾥的np.copy()⽅法⽣成的另外⼀份备份数据，是深拷贝4.⽣成指定范围的数组(np.range()，np.random.random()，np.random.randint()，np.linspace()) # 通过固定范围⽣成数组,使⽤arange⽅式⽣成0 到 9之间的数据,默认⽣成的数据为当前的为范围的值，这⾥的步长默认就是1,结果中不包含10，这⾥是按照指定的步长进⾏迭代range_array = np.arange(0, 10, dtype=np.int32)print("range_array:{}".format(range_array))# 通过随机⽅式⽣成数组random_array = np.random.random((2, 2))print("使⽤随机⽅式⽣成数组：{}".format(random_array)) # 默认⽣成的数据为0到1之间的数据# 2 ⽣成随机的整数random_array_int = np.random.randint(1, 10, (2, 2))print("⽣成随机整数：{}".format(random_array_int))# 在指定范围中⽣成15 个 1到 10之间的数,这是⼀个随机的数据，是等距离的，当要求的数据超过当前的范围的数据的时候默认就会随机⽣成⼀些数据listspace_array = np.linspace(1, 10, 15, dtype=np.int32) # 就是按照⼀定的等分进⾏划分为指定个需要的数据，这⾥的结果中包含10，相当于当前的等差数列⼀样print("listspace_array:{}".format(listspace_array))结果：总结：1.当前的random⽅法就是随机⽣成指定区间的数据，可以指定类型2.range就是相当于当前的python中的range⽅法，可以指定步长，是⼀个[a，b)这中数据3.linspace⽤于在指定的范围中按照指定的⽅式⽣成数组，这个是等差数列，如果当前需要的数据⼤于这个范围就会出现随机⽣成的情况5.⽣成等⽐数列(np.logspace())# ⽣成⼀个等⽐的数列，这⾥⾯的2 表⽰⽣成的样本的个数为2 ,起始数据为1，结束数据为4,表⽰最⼩为3的1次⽅到当前的3的4次⽅equal_ratio_array = np.logspace(1, 4, 2, dtype=np.int32) # 这⾥的默认的底数为10 表⽰当前最⼩为10的⼀次⽅，最⼤为当前的10的4次⽅print("当前的等⽐数列的数据为：{}".format(equal_ratio_array))当前的等⽐数列的数据为：[ 10 10000]总结1.这个等⽐具有默认的底数为10,第⼀个表⽰10的1次⽅,第⼆个为⽣成数的最⼤次⽅为10的4次⽅,⽣成的数据2表⽰当前⽣成的等⽐数组的长度为22.可以设定当前的底数值，可以指定当前的类型6.总结1.当前的numpy这个模块可以实现创建当前的数组，可以⽣成指定类型和指定形状的数组2.通过numpy可以模拟需要的数据，产⽣数的⽅式很快！以上为个⼈经验，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。
PythonNumPy学习（1）——numpy概述
PythonNumPy学习（1）——numpy概述⼀、NumPy简介 NumPy是Python语⾔的⼀个扩充程序库。
⽀持⾼级⼤量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供⼤量的数学函数库。
Numpy 内部解除了CPython的GIL（全局解释器锁），运⾏效率极好，是⼤量机器学习框架的基础库！NumPy的全名为Numeric Python，是⼀个开源的Python科学计算库，它包括：⼀个强⼤的N维数组对象ndrray；⽐较成熟的（⼴播）函数库；⽤于整合C/C++和Fortran代码的⼯具包；实⽤的线性代数、傅⾥叶变换和随机数⽣成函数NumPy的优点：对于同样的数值计算任务，使⽤NumPy要⽐直接编写Python代码便捷得多；NumPy中的数组的存储效率和输⼊输出性能均远远优于Python中等价的基本数据结构，且其能够提升的性能是与数组中的元素成⽐例的；NumPy的⼤部分代码都是⽤C语⾔写的，其底层算法在设计时就有着优异的性能，这使得NumPy⽐纯Python代码⾼效得多当然，NumPy也有其不⾜之处，由于NumPy使⽤内存映射⽂件以达到最优的数据读写性能，⽽内存的⼤⼩限制了其对TB级⼤⽂件的处理；此外，NumPy数组的通⽤性不及Python提供的list容器。
因此，在科学计算之外的领域，NumPy的优势也就不那么明显。
⼆，numpy保存⼆进制⽂件（.npy/.npz） ndarray对象可以保存到磁盘⽂件并从磁盘⽂件加载，可⽤的IO功能有： load()和save() 函数处理Numpy ⼆进制⽂件（带npy扩展名）。
loadtxt() 和savetxt() 函数处理正常的⽂本⽂件。
Numpy为ndarray对象引⼊了⼀个简单的⽂件格式，这个npy⽂件在磁盘⽂件中，存储重建ndarray所需的数据，图形，dtype和其他信息，以便正确获取数组，即使该⽂件在具有不同架构的⼀台机器上。
numpy.load和numpy.save函数式以Numpy专⽤的⼆进制类型保存数据，这两个函数会⾃动处理元素类型和shape等信息，使⽤它们读写数组就⽅便多了，但是numpy.save输出的⽂件很难和其他语⾔编写的程序读⼊。
Python数据分析与可视化习题答案
第一章1、阐述统计分析与数据挖掘的特点。
传统的统计分析是在已定假设、先验约束的内情况下,对数据进行整理筛选和加工,由此得到一些信息。
数据挖掘是将信息需要进一步处理以获得认知,继而转为有效的预测和决策。
统计分析是把数据变成信息的工具，数据挖掘是把信息变成认知的工具。
2、数据分析的基本步骤包括哪些？（1）数据收集；（2）数据预处理；（3）数据分析与知识发现；（4）数据后处理。
3、相比R语言、MATLAB、SAS、SPSS等语言或工具，Python有哪些优点？（1）Python是面向生产的；（2）强大的第三方库的支持；（3）Python的胶水语言特性。
第二章选择题1、python之父是下列哪位？（A）A、吉多范罗苏姆B、丹尼斯里奇C、詹姆斯高林思D、克里夫默勒2、python的缩进功能有什么作用？（C）A、增加代码可读性B、方便放置各类符号C、决定程序的结构D、方便修改程序3、python的单行注释通过什么符号完成？（B）A、双斜杠（//）B、井号（#）C、三引号（‘’’）D、双分号（；；）4、以下选项中,Python数据分析方向的库是？（C）A、PILB、DjangoC、pandasD、flask5、以下选项中,Python网络爬虫方向的库是？（D）A、numpyB、openpyxlC、PyQt5D、scrapy对错题1、winpython会写入windows注册表（F）2、python与大多数程序设计语言的语法非常相近（T）3、Python的缩进是一种增加代码可读性的措施（F）4、PANDAS是一个构建在Numpy之上的高性能数据分析库（T）5、Jupyter是一个交互式的数据科学与科学计算开发环境（T）填空题1、python中的多行注释使用三引号/’’’表示。
2、pandas能对数据进行排序、分组、归并等操作。
3、Scikit_learn包括多种分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理的算法。
4、Matplotlib是一个绘图库。
《Python数据分析与机器学习》课程教学大纲
附录A 教学大纲课程名称：Python数据分析与机器学习适用专业：计算机科学与技术、智能科学与技术相关专业先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、Python程序设计语言总学时：66学时授课学时：34学时实验（上机）学时：32学时一、课程简介本课程可作为计算机科学与技术、智能科学与技术相关专业的必修课，也可作为其它本科专业的选修课，或者其它专业低年级研究生的选修课。
数据分析与机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、算法复杂度理论等多门学科，研究如何从数据中获得信息，通过学习人类识别事物的基本规律，让“机器”能够自动进行模式识别的原理和方法。
本书包括两部分内容，第一部分重点介绍了与Python语言相关的数据分析内容，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Scipy、Seaborn和Sklearn等。
第二部分与Python语言相关的机器学习内容，包括数据预处理、特征工程、指标评价、K近邻算法、决策树、线性模型、朴素贝叶斯、支持向量机、Kmeans算法和文本分析示例。
二、课程内容及要求第1章 Python与数据分析（2学时）主要内容：1. python特点2. 数据分析流程3. 数据分析库4. Python编辑器基本要求：了解数据分析的基本概念；了解数据分析流程、数据分析库、python编辑器的安装和使用。
重点：数据分析流程、数据分析库、掌握Anaconda的安装、配置方法。
难点：数据分析流程、数据分析库、python编辑器。
第2章Numpy-数据分析基础工具（4学时）主要内容：1.ndarray对象2.创建ndarray对象3.数组变换4.索引和切片5.线性代数基本要求：掌握Numpy数值计算方法，主要包括数组和矩阵运算。
重点：掌握ndarray对象、创建数组变换、索引和切片、线性代数难点：掌握ndarray对象、创建数组变换、索引和切片、线性代数第3章Matplotlib-数据可视化工具（4学时）主要内容：1.绘图步骤2. 子图基本操作3.各类图4. 概率分布基本要求：掌握Matplotlib数据可视化绘图基础，参数设置及常用绘图。
python中ndarray的定义
Python中ndarray的定义什么是ndarray在Python中，ndarray（N-dimensional array）是NumPy库中最重要的数据结构之一。
ndarray是一个多维数组对象，用于存储相同类型的元素。
它是NumPy库的核心，提供了高性能的数值计算功能。
ndarray与Python的内置列表（list）相似，但具有更多的功能和优势。
它可以存储大量的数据，并且能够进行高效的数值计算和操作。
ndarray是NumPy库的基础，许多其他NumPy功能都是基于ndarray来实现的。
创建ndarray在Python中，我们可以使用NumPy库来创建ndarray对象。
NumPy提供了许多创建ndarray的方法，下面介绍几种常用的方法。
使用Python列表创建ndarray我们可以使用Python的列表（list）来创建ndarray对象。
通过将列表传递给NumPy的array()函数，可以将列表转换为ndarray。
import numpy as np# 创建一个一维数组arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(arr1)# 输出：[1 2 3 4 5]# 创建一个二维数组arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(arr2)# 输出：# [[1 2 3]# [4 5 6]]使用NumPy函数创建ndarray除了使用Python列表，我们还可以使用NumPy提供的函数来创建ndarray对象。
zeros()函数zeros()函数可以创建一个全为0的ndarray。
我们可以指定数组的形状（维度），例如一维数组、二维数组等。
import numpy as np# 创建一个一维数组，长度为5，元素全为0arr1 = np.zeros(5)print(arr1)# 输出：[0. 0. 0. 0. 0.]# 创建一个二维数组，形状为(2, 3)，元素全为0arr2 = np.zeros((2, 3))print(arr2)# 输出：# [[0. 0. 0.]# [0. 0. 0.]]ones()函数ones()函数可以创建一个全为1的ndarray，用法与zeros()函数类似。
6.Python科学计算与数据处理
>>> var("x0,y0,x1,y1")
(x0, y0, x1, y1)
这语句和上个语句功用分歧，在以后环境中创立 了4个同名的Symbol对象〔为了防止曲解，运用 symbols其实更好〕。
>>> circle_area = 2 * integrate(sqrt(r**2-x**2), (x, -r, r)) >>> print circle_area pi*r**2
接上去对此面积公式中止定积分，就可以 失掉球体的体积，但是随着X轴坐标的变化 ，对应切面的半径也会发作变化。
14
第十四页，共72页。
(alpha, beta)
数学公式中的符号普通都有特定的假定，例如m、n通 常是整数，而z经常表示双数。在用var()、symbols()或 Symbol()创立Symbol对象时，可以经过(jīngguò)关键字 参数指定所创立符号的假 设条件，这些假定条件会影 响到它们所参与的计算。
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第二十页，共72页。
8
第八页，共72页。
从例子(lìzi)末尾
>>>tmp = series(exp(I*x), x, 0, 10)
>>> print tmp
1 + I*x - x**2/2 - I*x**3/6 + x**4/24 + I*x**5/120 x**6/720 - I*x**7/5040 + x**8/40320 + I*x**9/362880 + O(x**10) >>uture__ import division from sympy import * x, y, z, t = symbols('x,y,z,t') k, m, n = symbols('k,m,n', integer=True) f, g, h = symbols('f,g,h', cls=Function) #init_printing()
python——numpy库
python——numpy库numpy库⼀、numpy库中的数组对象：N维数组类型：ndarray 1) ndarray的作⽤： a) 数组对象性可以去掉元素间运算所需的循环，使⼀维向量更像单个数据。
b) 设置专门的数组对象，经过优化，可以提升这类应⽤的运算速度。
2) ndarray是⼀个多维数组对象，有两部分组成： 实际的数据和描述这些数据的元数据（数据维度、数据类型等）ndarray数组⼀般要求所有元素类型相同（同质），数组下标从零开始 3) ndarray实例对象的属性： .ndim：秩，即轴的数量或维度的数量 .shape：ndarray对象的尺度，对于矩阵，n⾏m列 .size：ndarray对象元素的个数，相当于.shape中的n*m .dtype：ndarray对象的元素类型 .itemsize：ndarray对象中的每个元素的⼤⼩，以字节为单位 4) ndarray的元素类型：数据类型说明bool布尔类型，True or Falseintc与C语⾔中的int类型⼀致Int32或int6intp⽤于索引的整数，与C语⾔中的ssize_t⼀致，int2或int64int88字节长度的整数，取值[-128,127]int16/int32/int64类似int8uint88位⽆符正数，取值[0,255]uint16/uint32/uint64类似uint8float1616位半精度浮点数:1位符号位,5位指数(10^指数),10位尾数float32类似float16；1为符号位，8位指数，23位尾数float64类似float16；1为符号位，11位指数，52位尾数complex64复数类型，实部和虚部都是32位浮点数complex128复数类型，实部和虚部都是64位浮点数对⽐：python语法只⽀持整数，浮点数和复数3种类型⽽科学计算对数据的类型，精度都有较⾼要求注意：⾮同质的ndarray⽆法有效发挥numpy优势，尽量避免使⽤ 5) ndarray数组的创建⽅法： a) 从python中的列表、元组等类型创建ndarray数组 x=numpy.array(list/tuple) x=numpy.array(list/tuple, dtype=np.int64) 不指定dtype,numpy将根据数据情况关联⼀个dtype b) 使⽤numpy中函数创建ndarray数组，如：arange,ones,zeros等函数说明numpy.arange(n)类似range()函数，返回ndarray类型，元素从0到n-1numpy.ones(shape)根据shape⽣成⼀个全⼀数组，shape是元组类型numpy.zeros(shape)根据shape⽣成⼀个全零数组，shape是元组类型numpy.full(shape,val)根据shape⽣成⼀个数组，每个元素值都是valnumpy.eye(n)⽣成n阶单位阵numpy.ones_like(a)根据数组a的形状⽣成⼀个全1数组numpy.zeros_like(a)根据数组a的形状⽣成⼀个全0数组numpy.full_like(a,val)根据数组a的形状⽣成⼀个数组，每个元素值都是valnumpy.linspace()根据起⽌数据等间距地填充数据，形成数组numpy.concatenate()将两个或多个数组合并成⼀个新的数组 c) 从字节流(raw bytes )中创建ndarray数组 d) 从⽂件中读取特定格式，创建ndarray数组 6）ndarray数组的变换 a) ndarray数组的维度变换(例如x=numpy.eye(n))函数说明x.reshape(shape)不改变数组元素，返回⼀个shape形状的数组，原数组不变x.resize(shape)与.reshape()功能⼀致，但修改原数组x.swapaxes(ax1,ax2)将数组n个维度中的两个维度进⾏调换x.flatten()对数组进⾏降维，返回折叠后的⼀维数组，原数组不变 b) ndarray数组的其他变换函数说明x.astype(new_type)类型变换：创建⼀个新数组(原始数据的⼀个拷贝）即使两个数据类型⼀致x.tolist()向列表变换 7）ndarray数组的操作：数组的索引：获取数组中特定元素。
ndarray运算
ndarray运算ndarray是一种多维数组对象，它是NumPy中最重要的数据结构之一。
我们可以使用ndarray对象来进行各种数学运算，包括加、减、乘、除、取模、幂等等。
在本文中，我们将介绍如何使用ndarray对象进行这些运算。
加法运算要将两个ndarray对象相加，我们可以使用加法运算符。
例如，假设我们有两个ndarray对象A和B，它们分别包含以下元素：A = [[1, 2], [3, 4]]B = [[5, 6], [7, 8]]要将它们相加，我们只需要使用加法运算符：C = A + B这将得到以下结果：C = [[6, 8], [10, 12]]减法运算要将两个ndarray对象相减，我们可以使用减法运算符。
例如，假设我们有两个ndarray对象A和B，它们分别包含以下元素：A = [[1, 2], [3, 4]]B = [[5, 6], [7, 8]]要将它们相减，我们只需要使用减法运算符：C = A - B这将得到以下结果：C = [[-4, -4], [-4, -4]]乘法运算要将两个ndarray对象相乘，我们可以使用乘法运算符。
例如，假设我们有两个ndarray对象A和B，它们分别包含以下元素：A = [[1, 2], [3, 4]]B = [[5, 6], [7, 8]]要将它们相乘，我们只需要使用乘法运算符：C = A * B这将得到以下结果：C = [[5, 12], [21, 32]]取模运算要将一个ndarray对象取模，我们可以使用模运算符。
例如，假设我们有一个ndarray对象A，它包含以下元素：A = [[1, 2], [3, 4]]要将它取模，我们只需要使用模运算符：B = A % 2这将得到以下结果：B = [[1, 0], [1, 0]]幂运算要将一个ndarray对象进行幂运算，我们可以使用幂运算符。
例如，假设我们有一个ndarray对象A，它包含以下元素：A = [[1, 2], [3, 4]]要对它进行幂运算，我们只需要使用幂运算符：B = A ** 2这将得到以下结果：B = [[1, 4], [9, 16]]总结ndarray对象是NumPy中最重要的数据结构之一，它可以用来进行各种数学运算。
ndarray diff()的运算案例
ndarray diff()的运算案例ndarray是NumPy库中最重要的数据结构之一，它是一个N维数组对象，可以存储同一类型的元素。
ndarray的diff()方法是计算数组中相邻元素之间的差值。
下面将列举10个运算案例来说明diff()的用法。
1. 求一维数组相邻元素之间的差值：我们可以通过diff()方法来计算一维数组中相邻元素之间的差值。
例如，对于数组[1, 3, 6, 10]，使用diff()方法将返回数组[2, 3, 4]，这是相邻元素之间的差值。
2. 求二维数组每行相邻元素之间的差值：对于二维数组，我们可以使用diff()方法计算每行相邻元素之间的差值。
例如，对于数组[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]，使用diff(axis=1)方法将返回数组[[1, 1], [1, 1], [1, 1]]，这是每行相邻元素之间的差值。
3. 求二维数组每列相邻元素之间的差值：除了计算每行相邻元素之间的差值，我们还可以使用diff()方法计算每列相邻元素之间的差值。
例如，对于数组[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]，使用diff(axis=0)方法将返回数组[[3, 3, 3]]，这是每列相邻元素之间的差值。
4. 求多维数组相邻元素之间的差值：对于多维数组，我们可以通过指定axis参数来计算相邻元素之间的差值。
例如，对于数组[[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]，使用diff(axis=2)方法将返回数组[[[1], [1]], [[1], [1]]]，这是相邻元素之间的差值。
5. 计算数组时间序列的差值：diff()方法常用于计算时间序列数据的差值，以获取数据的变化趋势。
例如，对于数组[10, 20, 30, 40, 50]，使用diff()方法将返回数组[10, 10, 10, 10]，这是时间序列数据的差值。
ndarray对象
ndarray对象简介：NumPy提供了N维数组的类型，既ndarray。
下面这张图展示了三个基本的来描述数组的对象：1）ndarray本身，2）描述特定大小数组的data-type对象，3）当获取元素时所返回的array-scalar对象。
ndarray（N-dimensional array）是相同类型，固定尺寸的元素的多维储存容器。
由此我们可以知道Numpy提供的ndarray容器有两个特点：第一，它是固定的尺寸，既是你如果新建了一个ndarray的实例，则它的大小就是固定的，不能再添加元素和删除元素，只能更改其中的元素。
这类似于java的数组，以及python标准库中所提供的元组对象。
第二，他所包含元素的类型必须是一致的，不能出现不一样的元素。
这区别于pandas库中所提供的DataFrame对象也正是因为这两个特点，使得ndarray对象的运算效率特别快。
shape定义了它的纬度（dimensions）和元素（items）。
而datat-type（dtype）对象则指定了数组中的元素（items）。
创建ndarray对象1和0的ndarray对象（Ones and zeros）Function Describeempty(shape[, dtype, order])返回一个给定形状的空ndarray数组empty_like(a[, dtype, order,subok])返回一个和给定数组相同形状的ndarrayeye(N[, M, k, dtype])返回一个对角线元素为1，其他全为0的ndarray数组，可以指定对角位置identity(n[, dtype])返回一个对角线为1，其他全部为0的ndarray数组ones(shape[, dtype, order])返回一个全部为1的给定形状的ndarrayones_like(a[, dtype, order, subok])返回一个和给定数组相同形状的ndarrayzeros(shape[, dtype, order])返回一个全部为0的给定形状的ndarrayzeros_like(a[, dtype, order,subok])返回一个给定数组相同形状的ndarrayfull(shape, fill_value[, dtype,order])返回一个给定形状的使用具体参数填充的ndarray对象full_like(a, fill_value[, dtype, order, subok])返回一个和给定数组形状相同的使用具体参数填充的ndarray对象从已有的数据中创建ndarrayFunction Describearray(object[, dtype, copy, order, subok,ndmin])创建一个ndarry对象，可以通过list、tuple等asarray(a[, dtype, order])将传入参数转换为ndarray对象asanyarray(a[, dtype, order])将传入对象转换为ndarray对象，但是ndarray的子类不转换ascontiguousarray(a[, dtype])在内存中返回一个连续的ndarray对象. asmatrix(data[, dtype])将传入对象转换为矩阵copy(a[, order])返回一个复制的ndarray对象frombuffer(buffer[, dtype, count, offset])将buffer转换为一维ndarrayfromfile(file[, dtype, count, sep])从文本文件或者二进制文件中创建ndarray对象fromfunction(function, shape, **kwargs)通过在各个坐标上执行函数来创建ndarray对象fromiter(iterable, dtype[, count])从迭代器中创建一维ndarray对象fromstring(string[, dtype, count, sep])在字符串中创建一个一维ndarray对象loadtxt(fname[, dtype, comments,delimiter, …])载入数据生成数值域（Numerical ranges）Function Describearange([start,] stop[, step,][, dtype])根据首项、末项、公差，生成等差数列linspace(start, stop[, num, endpoint,…])根据首项、末项、数量，生成等差数列logspace(start, stop[, num, endpoint,base, …])生成对数等差数列geomspace(start, stop[, num,endpoint, dtype])生成指数等差数列meshgrid(*xi, **kwargs)Return coordinate matrices from coordinate vectors.mgrid nd_grid instance which returns a dense multi-dimensional “meshgrid”.ogrid nd_grid instance which returns an open multi-dimensional “meshgrid”.生成矩阵Function Describediag(v[,?k])抽取对角线元素，或者创建对角线ndarray对象diagflat(v[,?k])从给定的一维数组作为对角线，创建一个二维数据tri(N[,?M,?k,?dtype])创建在给定对角之下全为1的ndarray对象tril(m[,?k])创建给定对角一下的ndarray对象triu(m[,?k])创建给定对角以上的ndarray对象vander(x[,?N,?increasing])创建一个范德蒙矩阵（Vandermonde matrix）mat(data[, dtype])将给定对象转换为矩阵对象bmat(obj[, ldict, gdict])以字符串，嵌套序列或数组创建矩阵索引基本的索引语法是start:stop:step，start是开始的索引（从0开始）、stop是结束的索引、step 是步长。
Python大数据基础与实战(第11章 Numpy基础与实战)
11.1多维数组对象ndarray
3. 数组的组合和分割 除了可以改变数组“形状”外，numpy也可以对数组进行组合。组合主要有横 向与纵向组合。可以使用hstack()、vstack()以及concatenate()来完成数组的组合。 横向组合是将ndarry对象构成的元组作为参数，传给hstack()函数。 纵向组合同样是将ndarray对象构成的元组作为参数，传给vstack()函数。 concatenate()函数也可以实现数组的横向组合和纵向组合，其中参数axis=1时按 照横向组合，axis=0时按照纵向组合。
函数 random() rand() randn() randint() seed() permutation() shuffle binomial() normal() beta() uniform()
含义 生成[0,1)之间指定数目的随机数组成的一维数组 生成服从均匀分布的样本值 生成服从正态分布的样本值 生成指定上下限范围的随机数 确定随机数生成器的种子 对一个序列进行随机排序，不改变原数组 对一个序列进行随机排序，改变原数组 产生二项分布的随机数 产生正态（高斯）分布的随机数 产生beta分布的随机数 产生均匀分布的数组
In[3]
arr2.ndim
Out[3] 2
In[4]
arr2.shape
Out[4] (2,3)
In[5]
arr2.size
Out[5] 6
In[6]
arr2.dtype
Out[6] dtype('int32')
11.1 多维数组对象ndarray
2. 变换数组的形状 在对数组进行操作时，经常要改变数组的维度。可以通过修改数组的shape 属性，在保持数组元素个数不变的情况下，改变数组每个轴的长度。
ndarray
ndarray ndarrayndarray-多维数组对象ndarray数组分两部分实际数据描述数据的元数据(数据类型/维度等)ndarray所有元素类型相同，下标从0开始import numpy as npa = np.array([0,1,2,3,4])b = np.array([[0,1,2,3,4],[9,8,7,6,5]])atype(a)a[0], a[1], a[2]a[0] = 5andarray基本概念特征：能描述物体的最⼩粒度维度(维数)：描述⼀个对象所需的特征(参数)层数轴：axis，特征数量秩：rank，轴的个数，或数据维数(层数)import numpy as npa = np.array([1,2,3])b = np.array([[1,0],[0,1],[1,2]])c = np.array([[[1,2,3,4],[1,2,3,4],[1,2,3,4]],[[1,2,3,4],[1,2,3,4],[1,2,3,4]]])aa.shape #轴a.ndim #秩ndarray对象属性.ndim，秩.shape，轴，对象尺度，对于矩阵，n⾏m列.size，对象元素的个数，相当于.shape中的n*m的值.dtype，对象的元素类型.itemsize，对象中每个元素的⼤⼩，单位字节import numpy as npa = np.array([[0,1,2,3,4],[9,8,7,6,5]])# b = np.array([[0,1,2,3,4],[9,8,7,6]]) # ⾮同质ndarray元素为对象类型，对象类型⽆法发挥Numpy的性能优势,⼀般不⽤aa.ndima.shapea.sizea.dtypea.itemsizendarray-数组创建和变换创建ndarray数组1：从Python的列表/元组等类型创建数组x = np.array(list/tuple)创建数组指定默认数据类型，也可以⾃⾏指定x = np.array(list/tuple,dtype=np.int)不写int32/float64之类,程序会⾃动调节int/float类型import numpy as mpx = np.array([1,2,3,4])y = np.array([[1,2],(0.1,0.2)])z = np.array([[1,2],(0.1,0.2)], dtype=np.int)z2 使⽤Numpy函数创建特定数组np.arange(n)，类似range()函数(递增的整数序列)，返回ndarray类型，元素从0到n-1np.ones(shape)，根据shape⽣成⼀个全1数组，shape是元组类型np.zeros(shape)，根据shape⽣成⼀个全0数组，shape是元组类型np.full(shape,val)，根据shape⽣成⼀个数组，每个元素都是valnp.eye(n)，创建⼀个正⽅的n*n单位矩阵，对⾓线为1，其余为0numpy⽣成的数组,如不指定类型⼏乎全为浮点型(arange除外,它是整型)。
ndarray对象
ndarray对象
ndarray对象是NumPy的核心数据类型之一，也是NumPy中最基本的数据类型。
它是一个n维数组对象，即可以是一维数组、二维数组，也可以是多维数组。
ndarray对象具有以下特点：
1. 统一的数据类型。
ndarray对象中只能存储相同类型的数据，这样可以保证数据的一致性和准确性。
2. 高效的操作。
ndarray对象中的数据是连续存储的，因此可以直接对整个数组进行高效的操作，而不需要遍历每个元素。
3. 支持广播功能。
ndarray对象可以进行广播操作，即对不同形状的数组进行计算，使得计算可以在不同形状的数组之间进行。
这样可以方便地对数组进行运算，避免了对每个元素进行循环的麻烦。
4. 支持向量化计算。
ndarray对象支持向量化计算，即一次性对整个数组进行计算，而不需要进行循环。
这样可以大大提高计算的效率。
ndarray对象是NumPy的重要组成部分，它为NumPy提供了强大的数据处理能力。
在进行数值计算和科学计算领域的工作中，使用ndarray对象是非常常见的。
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ndarray
ndarray ndarray的本质是数组，不同于⼀般的数组或者python的list的地⽅在于它可以有N维，也可以简繁的理解为数组⾥⾯嵌套数组。
⼤部分的数组操作仅仅是修改元数据部分，⽽不改变其底层的实际数据。
数组的维数称为秩，简单来说就是如果你需要获取数组中⼀个特定元素所需的坐标数，如a是⼀个2×3×4的矩阵，你索引其中⼀个元素必定给定三个坐标a[x,yxz]，故它的维数就是3 。
⽽轴可以理解为⼀种对数组空间的分割，以数组a为例，如果我们以0为轴，那么a可以看成是⼀个由两个元素构成的数组，其中每⼀个元素都是⼀个3×4的数组。
接下来就来说说ndarray的索引、遍历和切⽚操作。
索引 ndarray的索引和切⽚操作其实与python的list的索引切⽚操作极为相似，元素的索引均从0开始。
a中有四个元素，那么这些元素的索引分别为0，1，2，3，也就是说a中的第⼆个元素索引为1，打印第⼆个元素： b是⼀个⼆⾏三列的⼆维数组，⾏索引为0，1，打印数组b的第⼀⾏： 打印数组b中第⼆⾏第⼆列的元素： 需要注意的是，多维数组不能以b[][1]的形式输出第⼆列的元素。
遍历元素 ndarray的遍历⽅式也与python中的list的遍历⽅式极为相似。
使⽤for循环遍历数组中的元素，多维数组根据索引遍历：切⽚ ndarray的切⽚⽅式也与python中的list的切⽚⽅式相似，若需要的⾏范围为0-2，切⽚时的索引范围就为0-3，写法为0：3，为了⽅便，0可省略。
获取a中第⼆⾄第四个元素： 从倒数第⼆个元素开始获取a中的元素： 从倒数第⼀个元素开始获取a中的元素： 将a中的元素倒序输出： 从倒数第⼆个元素输出a的倒序元素： 输出b中第⼀⾏，第⼆、三列元素： 输出b中第⼆、三列的元素：。
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Python科学计算与数据处理—ndarray 对象NumPy快速处理数据NumPyndarray对象目录NumPy导入创建数组访问元素多维数组结构数组NumPy导入标准Python使用列表保存一组可用作数组的值。
然而，由于列表的元素可以是任何对象，所以存储在列表中的是指向该对象的指针。
对于数值计算来说，这种结构显然浪费了内存和CPU计算。
Python提供了数组模块，它不同于列表，可以直接存储数值。
但是，它不适合数值计算，因为它不支持多维数组，也没有各种运算功能。
数位币的引入弥补了这些不足。
NumPy提供了两个基本对象:ndarray(ndimensiallaryobject)和ufunc(universalfunctionobject)。
Ndarray(以下统称为array)是一个存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是一个可以处理该数组的函数。
函数库导入导入创建数组在IPython中输入函数名，并添加一个符号以显示文档内容。
例如，输入nparray可以通过将Python的序列对象传递给数组函数来创建数组。
如果传递多级嵌套序列，将创建多维数组(以下示例中的变量c):create array a = NP array(，，，)b = nparray(，，，，，，，)c = nparray(，，，，，)Barry(，，，)carry(，，，，，cdtype# array的元素类型可以通过dtype属性(# int #)获得。
创建的数组的大小可以通过其shape 属性获得:可以通过修改数组的shape属性来更改数组的每个轴的长度，同时保持数组元素的数量不变。
Ashape#一维数组(，)cshape #二维数组，其中第一个轴的长度等于第一个轴的长度。
(，)cshape=，#请注意，从(，)更改为(，)不会转置数组，而只会更改每个轴的大小。
数组元素在内存中的位置没有改变:carry(，，，，，，，，)创建数组d = reshape(，)#使用数组的resume方法，可以在原始数组的形状不变的情况下创建大小已更改的新数组。
D数组(，，，)数组A数组(，，)C形状=，#当轴的元素为#时，轴的长度将根据数组元素的数量自动计算，因此下面的程序将数组C 的形状更改为(，)。
Carray(、、、、、、、、、、)创建阵列阵列A和D实际上共享一个数据存储内存区域，因此修改其中一个阵列的元素将同时修改另一个阵列。
A=#将数组A的第一个元素更改为d#请注意，数组D中的元素也已更改为数组(，，，)创建数组数组的元素类型可以通过数据类型属性获得。
您可以在创建时通过dt type参数指定元素类型:nparray(，，，，，，，，，，，，dt type = NP float)array(，，，，，，，dt type = NP complex)array(j，j，j，j，j，j，j，j，j，j，j)创建数组。
上面的例子都是先创建一个Python序列，然后通过数组函数把它转换成一个数组，这显然是低效的。
因此，NumPy提供了许多专门用于创建数组的函数。
bullarange函数类似于python的range函数。
它通过指定起始值、结束值和步长来创建一维数组。
请注意，该数组不包含结束值:n 数组(，，，)数组(，，，，，，)创建数组布尔空间函数通过指定起始值、结束值和元素数来创建一维数组。
您可以指定是否通过endpoint关键字包含结束值。
默认设置是包含结束值:NP LINSPACE(，#步长为数组(，，，，，，，)NP LINSPACE(，，端点= False) #步长为数组，创建数组bulllogspace函数与LINSPACE类似，但它创建几何级数。
以下示例使用元素生成()到()、几何级数:NPLOGSPACE(，)数组(，，，，，，，)创建数组零()、1()、空()以创建指定形状和类型的数组。
此外，zeroslike()、one like()、empty like()等函数可以创建与参数数组形状和类型相同的数组。
所以zerosike (a)和zerosike (ashape，adtype)具有相同的效果。
Npempty((，)，npint)#只分配内存，不初始化内存数组(，，，)，NP零(，npfloat) #元素类型默认为npfloat，因此可以省略数组(，，，)来创建数组。
此外，函数如从缓冲区、从字符串、从文件到函数可以用来从字节序列、文件创建数组。
下面是fromfunction的一个例子:npfromfunction？fromfunction函数的第一个参数是计算每个数组元素的函数。
第二个参数是数组的形状。
def func (I):returnninpfrom function(func，())数组(，，，，，，，)创建一个数组以下示例创建一个二维数组来表示数组中的每个元素ai，j 99乘法表的输出等于func(I，j): deffunc (I，j):return(I)*(j)a = npfrom function(func，(，))a数组(，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，)访问元素数组中的元素的方法与Python的标准方法相同:A = n数组()a#数组中的元素可以通过使用整数作为下标A来获得:#数组的一部分可以通过使用范围作为下标A来获得，但不包括ArrayA(，)，a:#开始下标的省略表示数组(，，，)A: #下标可以使用负数来表示数组(，，，，)a:=，#下标也可以用来修改元素的值ArrayA(，，，，，，，)a:: #范围中的第三个参数表示步长表示每隔一个元素取一个元素来访问元素ArrayA(，，，，)a:: #省略范围的开始下标和结束下标，步长表示整个数组上下颠倒。
)a::#当步长为负时，开始下标必须大于结束下标数组(，)，访问元素不同于Python的列表序列。
通过下标范围获得的新数组是原始数组的视图。
它与原始数组共享相同的数据空间:b=a:#通过下标范围创建一个新数组bb，a共享相同的数据空间Barry(，，，)b = #将b的第一个元素更改为Barry(，，，，)a的第一个元素也更改为数组(，，，，，，，，，)访问元素除了使用下标范围访问元素之外，mPy还提供了两种高级的访问元素方法。
使用整数序列使用整数序列访问数组元素时，整数序列中的每个元素都将用作下标。
整数序列可以是列表或数组。
使用整数序列作为下标的数组不会与原始数组共享数据空间。
X = NPAREAR(，，，，，)xarray(，，，，，)访问元素X，，，获取带下标的X中的元素，，，以形成新的数组数组(，，，，)b=xnparray(，，，，)#下标可以为负b=barray(，，，，)x#因为B和X不共享数据空间，所以X中的值没有改变数组(，，，，，，)X，，=，，#整数序列下标也可以用于修改元素的值，XARRAY(，，，，)在使用布尔数组B作为下标访问元素时使用布尔数组访问元素使用布尔数组作为下标获得的数组不与原始数组共享数据空间。
请注意，此方法仅对应于布尔数组。
无法使用布尔列表。
x = n数组(，，，，)访问元素xnparray(真，假，真，假，假)#元素的下标在布尔数组中为真，所以获取元素数组(，)，下标在x x x 中为真，假，真，假，假#如果是布尔列表，将真视为真。
False作为数组(，，，，)xnparay(真，假，真，真)#如果布尔数组的长度不够，所有不够的部分都作为数组(，，，xnparay(真，假，真，真)=，#布尔数组下标也可以用来修改元素xarray(，，，，)access元素布尔数组一般不是手工生成的，而是使用布尔运算的ufunc函数生成的。
X=nprandomrand()#生成一个长度为元素值xarray(，，，，，，，)的随机数数组，访问元素x#数组x中的每个元素，并比较大小以获得一个布尔值数组true，表示x中的相应值大于数组(true，true，true，false，false，true，false，True，False，True，dt type = bool)xx #使用由x返回的布尔数组来收集x中的元素，因此结果是所有大于x的元素的数组(，，，)。
多维数组多维数组对一维数组具有类似的访问权限，因为多维数组有多个轴，所以其下标需要多个值来表示NumPy。
元组用作数组的下标。
如下图所示，A是x的数组图。
每个下标及其对应的选择区域通过颜色来区分。
组件不需要括号。
虽然在Python中我们经常使用括号来括起组件，但是组件的语法定义只需要逗号分隔。
例如，x，y=y，x是与组件交换变量值的示例。
下图显示了多维数组。
每个下标和它对应的选择区域在数组图中用颜色区分。
如何创建多维数组:数组a实际上是一个加法表，纵轴为、、值，横轴为、、值。
垂直轴的每个元素和水平轴的每个元素相加，得到图中所示的阵列A。
您可以使用以下语句创建它。
还可以使用整数序列和布尔数组来访问多维数组。
多维数组bulla(，，，，)，()，(，，，，，):用于访问数组的下标和仍然是一个包含两个元素的元组元素。
元组元素中的每个元素是分别对应于数组的第一轴和第一轴的整数序列。
从两个序列的相应位置取两个整数，形成下标:a、a、.Bulla:，，，:下标中的第一个轴是一个范围。
它选择第一行之后的所有行。
第一个轴是一个整数序列。
它选择、和第三列。
Bullamask:下标的第一个轴是选择第一行的布尔数组，第一个轴是选择第一列的整数。
结构数组假设需要定义一个结构数组，其中每个元素都有名称、年龄和权重字段。
在NumPy中，它可以定义为如下:文件名:NUMPYSTRUCATORYAMPYANSPERSONTYPE = NPD类型(# NAMES #:# NAME # # # AGE # # # WEIGHT # # # FORMITIONS #:# S # # # I # # F # })A = NP数组((Zhang，，)，(Wang，，)，dtype = PERSONTYPE)runnumpstructarypyadtypeTYPE((# NAME # # | S #)，(# AGE # # I #)，(# WEIGHT # # F #)结构数组一种描述方式类型描述之前为我们添加了` |lsquo。
诸如’的字符用于描述字段值的字节顺序:bull|:忽略字节顺序bull:bull前的低字节:结构数组结构数组前的高字节与一般数组具有相同的访问方式。
请注意，元素的值看起来像一个组件。
实际上，它是一个结构:A是一个结构元素，它与数组A共享内存数据。
因此，可以通过修改其字段来更改原始数组中的相应字段:a(#Zhang#，)adtypedtype((# name # # | S #)，(# age # # I #)，(#weight#，#f#))c=acname=LianameLi结构数组结构像字典一样可以通过字符串下标得到它对应的字段值:不仅可以得到结构元素的某个字段，还可以直接得到结构数组的字段它返回原数组的视图，因此，您可以通过修改b来更改alsquoagelsquo:b = a:age # Or a geb array(，)b = aagename # Zhang # numpyufunc操作目录ufunc操作介绍广播ufunc方法ufunc操作介绍ufunc是universalfunction的缩写，它是一个可以对数组的每个元素进行操作的函数。