一.Numpy 入门
- 1.开发环境安装与配置
- 2.NumPy数组引出
- 3.NumPy数组创建
- 4.NumPy数组查看
- - 4.1 数组的维度
  - 4.2 数组的形状
  - 4.3 数组元素的总数
  - 4.4 数据类型
  - 4.5 数组中每个元素的大小（以字节为单位）
- 5.NumPy数据保存
- 6.NumPy数据类型
- 7.NumPy数组运算
- - 7.1 加减乘除幂运算
  - 7.2 逻辑运算
  - 7.3 += -= *= 操作
- 8.NumPy索引与切片
- - 8.1 一维数组索引和切片
  - 8.2 二维数组索引和切片
  - 8.3 花式索引
- 9.训练场
- - 9.1 创建一个长度为10的一维全为0的ndarray对象，然后让第5个元素等于1
  - 9.2 创建一个元素为从10到49的ndarray对象，间隔是1
  - 9.3 将第2题的所有元素位置反转
  - 9.4 使用np.random.random创建一个10*10的ndarray对象，并打印出最大最小元素
  - 9.5 创建一个10*10的ndarray对象，且矩阵边界全为1，里面全为0
  - 9.6 创建一个每一行都是从0到4的5*5矩阵
  - 9.7 创建一个范围在(0,1)之间的长度为12的等差数列，创建[1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024]等比数列。
  - 9.8 创建一个长度为10的正太分布数组np.random.randn并排序
  - 9.9 创建一个长度为10的随机数组并将最大值替换为-100
  - 9.10 如何根据第3列大小顺序来对一个5*5矩阵排序？
二、Numpy 高级
- 1.数据形状改变
- - 1.1 数组变形
  - 1.2 数组堆叠
  - 1.3 数组拆分
  - 1.4 数组转置
- 2.广播机制
- - 2.1 一维数组的广播
  - 2.2 二维数组的广播
  - 2.3 三维数组的广播
- 3.通用函数
- - 3.1 元素级数字函数
  - 3.2 where函数
  - 3.3排序方法
  - 3.4 集合运算函数
  - 3.5数学和统计函数
- 4.矩阵运算
- - 4.1 矩阵的乘法
  - 4.2 矩阵的其他运算
- 5.训练场
- - 5.1 给定一个4维矩阵，如何得到最后两维的和？（提示，指定axis进行计算）
  - 5.2 给定数组[1, 2, 3, 4, 5]，如何得到在这个数组的每个元素之间插入3个0后的新数组？
  - 5.3 给定一个二维矩阵（5行4列），如何交换其中两行的元素（提示：任意调整，花式索引）？
  - 5.4 创建一个100000长度的随机数组，使用两种方法对其求三次方（1、for循环；2、NumPy自带方法），并比较所用时间
  - 5.5 创建一个5行3列随机矩阵和一个3行2列随机矩阵，求矩阵积
  - 5.6 矩阵的每一行的元素都减去该行的平均值（注意，平均值计算时指定axis，以及减法操作时形状改变）
  - 5.7 打印出以下函数（要求使用np.zeros创建8*8的矩阵）：
  - 5.8 正则化一个5行5列的随机矩阵（数据统一变成0~1之间的数字，相当于进行缩小）
  - 5.9 如何根据两个或多个条件过滤numpy数组。加载鸢尾花数据，根据第一列小于5.0并且第三列大于1.5作为条件，进行数据筛选。（提示，需要使用逻辑与运算：&）
  - 5.10 计算鸢尾花数据每一行的softmax得分（exp表示自然底数e的幂运算）

一.Numpy 入门

NumPy（Numerical Python）是Python的一种开源的数值计算扩展。提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix）），支持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，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。

几乎所有从事Python工作的数据分析师都利用NumPy的强大功能。
a.强大的N维数组
b.成熟的广播功能
c.用于整合C/C++和Fortran代码的工具包
d.NumPy提供了全面的数学功能、随机数生成器和线性代数功能

1.开发环境安装与配置

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