数据分析之numpy的操作

Numpy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。

Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用Numpy比直接使用Python要简洁的多。

Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器。

Numpy专门针对ndarray的操作和运算进行了设计，所以数组的存储效率和输入输出性能远优于Python中的嵌套列表，数组越大，Numpy的优势就越明显。

NumPy 操作

使用NumPy，开发人员可以执行以下操作：

数组的算数和逻辑运算。

傅立叶变换和用于图形操作的例程。

与线性代数有关的操作。NumPy 拥有线性代数和随机数生成的内置函数。

NumPy – MatLab 的替代之一

NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用。这种组合广泛用于替代 MatLab，是一个流行的技术计算平台。但是，Python 作为 MatLab 的替代方案，现在被视为一种更加现代和完整的编程语言。

NumPy 是开源的，这是它的一个额外的优势。

NumPy - Ndarray 对象

NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。它描述相同类型的元素集合。可以使用基于零的索引访问集合中的项目。

ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块。ndarray中的每个元素是数据类型对象的对象（称为 dtype）。

从ndarray对象提取的任何元素（通过切片）由一个数组标量类型的 Python 对象表示。下图显示了ndarray，数据类型对象（dtype）和数组标量类型之间的关系。