一：Numpy介绍

1.简介

　　Numerical Python

　　就是数值python包，是python进行科学计算的一个基础包，因此要更好的理解与掌握python科学计算包，尤其是pandas，需要先掌握numpy库的用法。

2.Numpy包括的内容

　　是开源的数值计算扩展，主要包括：

　　一个具有矢量算法计算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组，称为ndarray

　　用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数，ufunc（universal function object）

　　用于整合C/C++和Fortran代码的工具包

　　使用的线性代数，傅里叶变换和随机数生成函数

3.约定的导入方式

　　import numpy as np

二：ndarry属性

1.介绍

　　一种有相同类型的元素组成的多维数组，元素数量是事前指定好的

　　元素的数据类型由dtype对象来指定，每个ndarry只有一种dtype类型

　　大小固定，创建好数组一旦指定好大小，就不会再发生改变

　　竖着是0轴，横着的为1轴。

2.创建

3.ndarry属性

　　ndim：维度数量

　　shape：是一个各维度大小的元祖，即数组的形状

　　dtype：一个用于说明数组元素数据类型的对象

　　size：元素的总个数

4.dtype的界定

　　np.array(['python','hello','java','html'],dtype='|S1')

　　结果是只显示每个字符串的第一个单词。

5.shape计算

6.取值

三：ndarray的常见创建方式

1.方式

　　array函数：接受一个普通的python序列，转成ndarray

　　zeros函数：创建指定长度或者形状的全零数组

　　ones函数：创建指定长度或者形状的全1数组

　　empty函数：创建一个没有任何具体值得数组（随机的数字进行填充）

2.zeros函数

　　里面使用元祖

3.ones函数

4.empty函数

 四：ndarry的其他创建方式

1.方式

　　都是创建的一维数组。

　　arange函数

　　linspace函数

　　logspace函数

　　使用随机数填充数组

2.arange函数

　　与range比较像，但是有区别

　　不包含尾数。

3.linspace函数

　　包含尾数。

4.logspace函数

5.重改维度(里面也是元组)

　　.reshape()

　　.reshape((4,-1)):-1 则会自动计算纬度值

 　　这个是一个视图，修改其中的一个，就会影响其他的。

6.random生成随机数(里面也是元组)

　　np.random.random()

五：Numpy中的数据类型

1.dtype

　　Numpy创建的数组可以通过dtype属性闲时指定数据类型，如果不指定，会自动判断出合适的数据类型，所以一般无需现时指定。

2.astype方法

　　可以转换数组的元素数据类型，得到一个新数组。

3.视图与副本

　　副本：.copy

　　视图：reshape，上面说过。

4.数据类型