什么是numpy？

numpy是python中基于数组对象的科学计算库。提炼关键字，可以得出numpy以下三大特点：拥有n维数组对象；拥有广播功能；拥有各种科学计算API。

如何安装numpy？

因为numpy是一个python库，所以使用python包管理工具pip或者conda都可以安装。安装python后，打开cmd命令行，输入：

pip install numpy

什么是n维数组对象？

n维数组（ndarray）对象，是一系列同类数据的集合，可以进行索引、切片、迭代操作。numpy中可以使用array函数创建数组：

import numpy as npnp.array([1,2,3]) # array([1, 2, 3])

如何区分一维、二维、多维？

判断一个数组是几维，主要是看它有几个轴（axis）。
一个轴表示一维数组，两个轴表示二维数组，以此类推。
每个轴都代表一个一维数组。
比如说，二维数组第一个轴里的每个元素都是一个一维数组，也就是第二个轴。

一维数组一个轴：

[1,2,3]

二维数组两个轴：

[[0, 1, 2],[3, 4, 5]]

三维数组三个轴：

[[[ 0,  1,  2],[ 3,  4,  5]],[[ 6,  7,  8],[ 9, 10, 11]]]

以此类推n维数组。

以下表达式运行的结果分别是什么?

(提示: NaN = not a number, inf = infinity)

0 * np.nan

nan

np.nan == np.nan

False

np.inf > np.nan

False

np.nan - np.nan

nan

0.3 == 3 * 0.1

False

将numpy的datetime64对象转换为datetime的datetime对象。

dt64 = np.datetime64(‘2020-02-25 22:10:10’)

【知识点：时间日期和时间增量】

如何将numpy的datetime64对象转换为datetime的datetime对象？

import numpy as np
import datetimedt64=np.datetime64('2021-03-09 23:20')
dt=dt64.astype(datetime.datetime)
print(dt,type(dt))
# 2021-03-09 23:20:00 <class 'datetime.datetime'>

给定一系列不连续的日期序列。填充缺失的日期，使其成为连续的日期序列。

dates = np.arange(‘2020-02-01’, ‘2020-02-10’, 2, np.datetime64)

【知识点：时间日期和时间增量、数学函数】

如何填写不规则系列的numpy日期中的缺失日期？

import numpy as npdates = np.arange('2021-03-01', '2021-03-10', 2, np.datetime64)
print(dates)
# ['2021-03-01' '2021-03-03' '2021-03-05' '2021-03-07' '2021-03-09']out = []
for date, d in zip(dates, np.diff(dates)):out.extend(np.arange(date, date + d))
fillin = np.array(out)
output = np.hstack([fillin, dates[-1]])
print(output)
'''
['2021-03-01' '2021-03-02' '2021-03-03' '2021-03-04' '2021-03-05''2021-03-06' '2021-03-07' '2021-03-08' '2021-03-09']
'''

如何得到昨天，今天，明天的的日期

【知识点：时间日期】

(提示: np.datetime64, np.timedelta64)

import numpy as np
yesterday = np.datetime64('today', 'D') - np.timedelta64(1, 'D')
today     = np.datetime64('today', 'D')
tomorrow  = np.datetime64('today', 'D') + np.timedelta64(1, 'D')
print ("Yesterday is " + str(yesterday))
print ("Today is " + str(today))
print ("Tomorrow is "+ str(tomorrow))
'''
Yesterday is 2021-03-08
Today is 2021-03-09
Tomorrow is 2021-03-10
'''

创建从0到9的一维数字数组。

【知识点：数组的创建】

如何创建一维数组？

import numpy as np
arr=np.arange(10)
print(arr) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

创建一个元素全为True的 3×3 数组。

【知识点：数组的创建】

如何创建一个布尔数组？

import numpy as nparr=np.full([3,3],True,dtype=np.bool)
print(arr)
'''
[[ True  True  True][ True  True  True][ True  True  True]]
'''
arr=np.full([3,3],False,dtype=np.bool)
print(arr)
'''
[[False False False][False False False][False False False]]
'''

创建一个长度为10并且除了第五个值为1的空向量

【知识点：数组的创建】

(提示: array[4])

import numpy as npZ = np.zeros(10)
Z[4] = 1
print(Z) # [0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.]

创建一个值域范围从10到49的向量

【知识点：创建数组】

(提示: np.arange)

Z = np.arange(10,50)
print(Z)

创建一个 3x3x3的随机数组

【知识点：创建数组】

(提示: np.random.random)

import numpy as npZ = np.random.random((3,3,3))
print(Z)
'''
[[[0.47083383 0.43319271 0.4462764 ][0.92373378 0.04720508 0.91931524][0.10227588 0.53917165 0.48142331]][[0.74342411 0.88509828 0.05655426][0.0191509  0.60773987 0.56656504][0.22828029 0.63657908 0.92540113]][[0.89634411 0.84385328 0.41337459][0.18750657 0.54391408 0.74318007][0.60543488 0.19217364 0.38100994]]]
'''

创建一个二维数组，其中边界值为1，其余值为0

【知识点：二维数组的创建】

(提示: array[1:-1, 1:-1])

import numpy as npz=np.ones((10,10))
z[1:-1,1:-1]=0
print(z)
'''
[[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.][1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.][1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.][1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.][1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.][1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.][1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.][1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.][1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.][1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]]
'''

创建长度为10的numpy数组，从5开始，在连续的数字之间的步长为3。

【知识点：数组的创建与属性】

如何在给定起始点、长度和步骤的情况下创建一个numpy数组序列？

import numpy as npstart=5
step=3
length=10
a=np.arange(start,start+step*length,step)
print(a) # [ 5  8 11 14 17 20 23 26 29 32]

将本地图像导入并将其转换为numpy数组

【知识点：数组的创建与属性】

如何将图像转换为numpy数组？

import numpy as np
from PIL import Imageimg1 = Image.open('这里写图片路径')
a = np.array(img1)print(a.shape, a.dtype)

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