一、介绍
是一个开源的Python科学计算基础库（相当于matlab的功能）
一个强大的N维数组对象 ndarray 广播函数功能 整合C/C++/Fortran代码的工具 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能
NumPy是SicPy、Pandas等数据处理或科学计算库的基础
二、NumPy的导入
| 1 | import numpy as np #np为引入模块别名，可以自己修改，但约定俗称为np
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三、ndarray(array)
（一）介绍
是一个多维数组对象，由两部分构成
实际的数据 描述这些数据的元数据(数据维度、数据类型等)
ndarray数组一般要求所有元素类型相同(同质)，数组下标从0开始
（二）创建方法
从Python中的列表、元组等类型创建ndarray数组
一维数据
| 1 2 3 4 5 6 7 | import numpy as np #导入模块
list1= [1,2,3,4] #列表
x= np.array(list1) #把列表转化数组，
print(x)
print(type(x))
print(type(list1))
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二维数组
| 1 2 3 4 5 | import numpy as np #导入模块
x= np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#把列表转化数组，参数为列表的嵌套
print(x)
print(type(x))
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（三）索引方法
切片索引：与列表一样
布尔值索引：
| 1 2 3 4 | import numpy as np
np_ar=np.array([[1,3,3],[4,5,6]])
c= np_ar[np_ar>2]#取出比2大的数
print(c)
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| 1 2 3 4 5 6 7 8 | import numpy as np
x1= np.arange(5) #未设置开始从0开始
x2= np.arange(3,7)
x3= np.arange(1,10,2) #(【开始】，结束，【步长】)
print("x1= ",x1)
print("x2= ",x2)
print("x3= ",x3)
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五、常用c#教程函数linspace
| 1 2 3 | import numpy as np
x1= np.linspace(1,10,5) #从1到10之间取5个间隔相同的数
print("x1= ",x1)
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| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | import numpy as np
a=[[1,2,3],[4,5,6]]
print(type(a))
print(a)
np_ar= np.array(a)
print(type(np_ar))
print(np_ar)
print(np_ar[0:2,1:3]) #切片第0行和第1行，第1列和第2列的数据
np_ar2=np_ar.reshape(1,6) #重构 转换为1行6列
print(np_ar2)
print(np_ar.T) #重置
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