NumPy 入门教程 前10小节

你好，我是 zhenguo

我正在结合NumPy文档，整理NumPy的入门教程，可以说NumPy占据Python的半壁江山，重要性不言而喻。希望透过这个教程，你能更加熟练的使用NumPy.

下面是教程的前10个小节的摘要，想要学习详细部分的，直接去我的网站 Python中文网：

http://www.zglg.work/numpy-intro/

接下来我会陆续发出更多小节。

1 NumPy简介

NumPy是一个开源的Python库，几乎应用于科学和工程的每个领域。

它是用Python处理数字数据的通用标准，是科学和PyData生态系统的核心。

NumPy用户包括从最初的程序员到从事最先进的科学和工业研究与开发的有经验的研究人员。

NumPy广泛地用于Pandas、SciPy、Matplotlib、sciket learn、scikit image和大多数其他数据科学和科学Python包中。

详情 NumPy简介

2 安装和导入NumPy

如果您已经拥有Python，则可以使用以下工具安装NumPy.

详情 安装和导入NumPy

3 NumPy array 和 python list

NumPy提供了大量快速有效的方法来创建数组和处理数组中的数值数据。

详情 NumPy array 和 python list

4 什么是array

数组是NumPy库的核心数据结构。它包含有关原始数据、如何定位元素以及如何解释元素的信息。

它有一个元素网格，可以用各种方式索引。

元素都是相同的类型，称为数组数据类型。

数组可以由非负整数的元组、布尔、另一个数组或整数索引。

详情 什么是数组？

5 array更多介绍

本节介绍一维数组、二维数组、n数组、向量、矩阵

你可能偶尔会听到一个数组被称为“ndarray”，它是“N维数组”的缩写。

可能还会听到一维、一维数组、二维、二维数组等等。

NumPy ndarray类用于表示矩阵和向量。

详情 array更多介绍

6 如何创建array

本节介绍np.array()、np.zeros()、np.ones()、np.empty()、np.arange()、np.linspace()、dtype

要创建NumPy数组，可以使用函数np.array()

详情 如何创建array

7 添加、删除和排序元素

本节介绍np.sort()、np.concatenate()

使用np.sort()对元素进行排序很简单。

调用函数时，可以指定轴、种类和顺序。

详情 添加、删除和排序元素

8 数组形状和大小

本节包括ndarray.ndim、ndarray.size、ndarray.shape

详情 数组形状和大小

9 重塑array

使用array.reshape()将在不更改数据的情况下为数组提供新的形状。

详情 重塑array

10 如何将一维array转换为二维array(如何向数组添加新轴)

可以使用np.newaxis和np.expand_dims来增加现有array的维数。

详情 如何将一维array转换为二维array(如何向数组添加新轴)

NumPy入门系列教程：

NumPy介绍

安装和导入NumPy

Python列表和NumPy数组有什么区别？

什么是array?

有关Array的详细信息

如何创建array

添加、删除和排序元素

数组形状和大小

重塑array

如何将一维array转换为二维array(如何向数组添加新轴)

以上是先完工的10个小节的摘要介绍，想要学习完整章节的，点击下方阅读原文：