本文作者：孙晓玲

文字编辑：钱梦璇

技术总编：张   邯

NumPy是短语“Numerical Python”的缩写，NumPy库是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组进行计算，其提供了大量的库函数和算法，帮助程序员轻松地进行数值计算。作为一个第三方库，NumPy库在使用之前需要提前安装，最简单的方式就是在命令提示符窗口键入“pip install numpy”。

NumPy库中的矩阵模块为ndarray(数组)对象。调用NumPy数组的array函数的基本语法如下：

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

各参数的含义如下表所示：

1

生成NumPy数组

我们先生成一个NumPy数组，输出查看一下：

import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) print(a)

输出结果：

输出的结果为类似列表的形式，但明显看出不同于列表，列表的元素之间是由逗号分隔，输出结果的元素之间以空格分隔。

我们可以对生成的数组用数据方法查看其属性，这些方法对一般的数据类型都是通用的。

a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])  print(a.sum()) #计算总和print(a.min()) #求最小值print(a.max()) #求最大值print(a.cumsum()) #计算累计和print(type(a)) # 查看数据类型print(a.dtype) # >查看数组元素数据类型print(a.size) # 长度print(a.shape) # 形状

输出结果：

通过数据分析方法可以查看“a”的数据信息并做一些简单的描述性统计。由输出结果我们也可以发现，“a”的数据类型为“numpy.ndarray”，确实不是列表。

2

NumPy数组属性

学习一个新的数据类型，首先需要知道如何查看它的属性，下面我们通过生成一个二维数组学习查看NumPy数组属性的一些方法及属性含义。

a = np.array([[11, 12, 13, 14, 15],           [16, 17, 18, 19, 20],           [21, 22, 23, 24, 25],           [26, 27, 28 ,29, 30],           [31, 32, 33, 34, 35]])print(type(a)) # NumPy数组实际上被称为ndarrayprint(a.dtype) # int32print(a.size) # 25print(a.shape) # (5, 5) 数组的形状是它有多少行和列print(a.itemsize) # 4print(a.ndim) # 2print(a.nbytes) # 100

itemsize属性是每个元素占用的字节数。这个数组的数据类型是int32，一个int32中有32位，一个字节中有8位，除以32除以8，你就可以得到它占用了多少字节，在本例中是4(因电脑而异)。ndim 属性是数组的维数，这里是二维数组。nbytes 属性是数组中的所有数据消耗掉的字节数，一共25个元素，每个元素占4个字节，一共占4*25=100个字节。

3

NumPy数组切片

往往我们在使用数据的时候并不是对整个数据进行操作，我们需要的是满足一定条件的数据，所以数据切片在数据清洗中起着至关重要的作用，接下来将为大家介绍NumPy数组的切片机制，这里以刚刚生成的二维数组为例。

多维数组的切片以逗号为分隔对各维度切片，在二维数组中就只有一个逗号，逗号前为行切片逗号后为列切片。现在我想得到以下四种切片结果：

1.所有行第一列；

2.第0行所有列；

3.第0列1到4行；

4.索引值能被2整除的所有行能被2整除的所有列。

为了输出结果的美观，这里使用交互式呼叫方式输出。

a[:, 1]a[0, 1:4]a[1:4, 0]a[::2,::2]

输出结果：

这样就得到切片得到我们想要的数据啦。

4

常用快捷NumPy数组函数现在为大家介绍几个常用的快捷生成NumPy数组的函数。1.全零数组

  可以指定数组的行列元素个数，具体程序如下：

import numpy as npa = np.zeros((5,5))   # 创建全0数组print(a)

得到了一个5×5的全零数组，输出结果如下：

2.全一数组有时候，我们需要一个全一数组，具体程序如下：

b = np.ones((5,2))    # 创建全1数组print(b)

得到了一个5×2的全一数组，输出结果如下：

3.全指定数字数组

  更一般的，我们也可以得到全部都是指定数字的数组，例如全部是数字7，具体命令如下：

c = np.full((2,2), 7)  # 创建全7数组print(c)

得到了一个2×2的全部是数字7数组，输出结果如下：

4.单位矩阵数组

  如果想得到单位矩阵，可用如下程序：

d = np.eye(3)         # 创建单位矩阵，3行3列print(d) 

得到单位矩阵如下：

5.随机数数组

  类似于stata中的随机数函数，NumPy也有创建随机数的函数，程序如下：

e = np.random.random((2,2))  # 创建随机数数组print(e)

得到2×2的随机得到单位矩阵如下：

关于NumPy数组的基本内容就介绍到这里啦，希望对您有所帮助。

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