今天來學習一下python庫中，支援高階大量的維度陣列與矩陣運算的神奇的numpy庫
numpy同時也對陣列運算提供大量的數學函式，對於大量計算執行效率極好
是大量機器學習框架的基礎庫
廢話不多說，直接開整
numpy中最核心的結構就是ndarray陣列
numpy中定義的最重要的物件是成為ndarray的n維陣列型別
它描述相同型別的元素集合。可以使用基於零的索引訪問集合中的專案。大部分的陣列操作僅僅是修改元資料部分，而不改變其底層的實際資料。
陣列的維數稱為秩，簡單來說就是如果你需要獲取陣列中乙個特定元素所需的座標數
如a是乙個2×3×4的矩陣，你索引其中的乙個元素必須給定三個座標a[x,y,z]，故它的維數就是3。
陣列中所有元素的型別必須是一致的，python支援的資料型別有整型、浮點型以及複數型
但這些型別不足以滿足科學計算的需求，因此numpy中新增了許多其他的資料型別
如bool、inti、int64、float32、complex64等。同時，它也有許多其特有的屬性和方法。
import numpy as np
vector = np.array([5,10,15,20])
matrix = np.array([[5,10,15],[20,25,30],[30,35,40]])
print (vector)
print (matrix)
可以得到如上圖所示的結果，列印出乙個行向量，和乙個3行3列的矩陣向量
ndarray中有很多個可以呼叫的屬性，我們可以做一些分析等等操作
首先講一下shape屬性
可以看到，執行上面的**我們得到這樣乙個結果
shape就是說，我要看一下這個向量的維度是多少
第乙個向量，vector是乙個行向量，所以說列印出來只有當前的向量中的元素個數4
對於第二行結果來說， 他是乙個3x3的矩陣向量，（3,3）表示我們當前列印的資料
是乙個3行3列的矩陣向量
接下來看看這個例子
可以看到，執行上面的**，我們可以得到乙個dtype型別值
這個值是表示我們的dtype的格式為int32，下面我們來做一些變化
我們可以看到，這裡numpy幫我們自動轉換了資料格式
講所有的整數型別，全部都換成了浮點型
dtype也變成了float64型別，我們在做些變化
number = np.array([1,2,3,'4'])
print(number)
number.dtype
得到的結果，資料全都變成字串型別了，資料型別也變了
也就是說，在numpy的ndarray中，必須傳進來的資料型別，都是同一種結構的
我們現在來講下如何使用numpy來讀取檔案資料
我們這裡有些測試資料，名為1.txt檔案
testtxt = np.genfromtxt('1.txt',delimiter=".", dtype=str ,skip_header=1)
print(testtxt)
引數為，1.txt檔名稱，delimiter 以什麼進行分割這裡用 . 點號進行分割
dtype =str 指定當前的資料型別為字串
skip_header=1 ，指定去掉第一行資料
得到如下結果
得到了檔案中的內容，轉換成了矩陣，讀出來的資料都是一種矩陣資料格式
當然這個檔案讀取方式不會經常用到，後面講另外乙個更好用的，pands庫中的
這裡就不多講numpy中的檔案讀取
如果我想取出上面矩陣中的某個值，怎麼操作呢？
比如我們想取出第三行的第乙個資料
第四行的第二個資料
out = testtxt[2,0]
out1 = testtxt[3,1]
print(out)
print(out1)
可以看到，在numpy中，index下標是從0開始的，而不是1
所以一定要切記
我們在定義乙個向量
vector = np.array([5,10,15,20,25])
print(vector[0:3])
可以看到，這裡的操作和python中的切片操作一樣
選取0到3，包括0但是不包括3
那麼對於矩陣來說也是一樣的
我想列印當前矩陣所有樣本的第二列
matrix[:,1]那麼這裡用逗號隔開，第個表示行，第二個表示列，表示取所有行的第二列
用：進行站位
我想取所有行的前兩列怎麼取呢？
matrix = np.array([
[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9],
])print(matrix[:,0:2])
得到結果，也很簡單
那麼我如何取某幾行，某幾列呢？方法也是一樣的
matrix = np.array([
[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9],
])print(matrix[1:3,0:2])
那麼可以得到
好的，今天的numpy庫就講到這裡。下次我們繼續說。感覺閱讀歡迎點讚**。謝謝各位！
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