NumPy的基础概念

NumPy是Python中最流行的科学计算库之一，其提供了强大的N维数组对象，以及许多用于操作这些数组的函数。下面是NumPy的一些基本使用方法：

创建一个数组

import numpy as np

# 初始化一个一维数组
a = np.array(['a', 'b', 'c'])
# 初始化一个二位数组
b = np.array([['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f']])

# 创建多维数组....

数组的基本属性

# 数组的形状
a.shape

# 数组的元素数量
a.size
 
# 数组中元素的数据类型
d.dtype

数组索引和切片

# 访问某个索引下的元素
ele = a[3]

# 访问3行5列的元素
ele = b[3, 5]

# 切片访问:访问第二个元素到最后的元素
ele = a[1:]

# 切片访问:访问从开始到第四个元素
ele = a[:4]

数组的计算

# 计算平均值
np.mean(a)

# 计算中位数
np.median(a)

# 计算标准差
np.std(a)

# 计算最小值
np.min(a)

# 计算最大值
np.max(a)

数组形状的操作

# 将数组变为2行5列
a.reshape(2, 5)

# 转置数组
np.tanspose(a)

NumPy还是比较强大的，目前在处理各种数据、图像、模型等情况下都会大量的使用到他