numpy是python的乙個科學計算庫，提供了矩陣計算的功能。pandas對numpy庫進行了二次封裝，提供了更強大的功能。
numpy可用來儲存和處理大型矩陣，比python自身的資料結構（字串，佇列，元組，字典）更高階。numpy的主要物件是乙個多維度的，均勻的多維陣列，可以進行矩陣運算。
1.建立矩陣
2.ndarray物件屬性
3.矩陣的擷取
(1) 直接賦值建立矩陣
import numpy as np
#建立一維陣列
arr1=np.
array([
1,2,
3,4,
5])print
(arr1)
print
(arr1.shape) #結果為(5
,)#建立二維陣列
arr2=np.
array([
[1,2
,3,4
,5],
[6,7
,8,9
,10]]
)print
(arr2.shape) #結果為(2
,5)，是乙個2行5列的二維陣列
#修改一維陣列第1個元素的值
arr1[1]
=100 #結果為[
110034
5]#修改二維陣列第1行第2列元素的值
arr2[1,
2]=1000
#修改二維陣列第0行
arr2[0]
=(1,
1,1,
1,1)
arr2[0]
=1
#全部求和
arr.
sum(
)#按列對二維陣列求和
arr.
sum(axis=0)
#按行對二維陣列求和
arr.
sum(axis=
1)
axis=0為行，axis=1為列。
(2) 通過函式建立矩陣
1.numpy的range()函式
np.
arange
([start,
]stop[
,step,
],dtype=none)
import numpy as np
#建立一維陣列
arr=np.
arange(1
,11,3
)# output:[1
4710]
#建立二維矩陣
arr=np.
arange(1
,13).
reshape(3
,4)print
(arr)
#output:[[
1234
][56
78][
9101112
]]
np.random.
rand(6
) #取6個位於[0,
1]中的隨機樣本
np.random.
randint(1
,100,5
) #從1到100中取5個整數
np.random.
randn(3
,4) #從標準正態分佈中返回多個樣本值生成3行4列的陣列
np.random.
seed(1
)print
(np.random.
randn(3
,4))
3.numpy的linspace()函式
np.linspace() 函式用於建立乙個一維陣列，陣列是乙個等差數列構成的，格式如下：
np.
linspace
(start, stop, num=
50, endpoint=true, retstep=false, dtype=none)
np.logspace()函式用於生成等比數列
np.
logspace
(start, stop, num=
50, endpoint=true, base=
10.0
, dtype=none)
#序列的起始值為base**start,終止值為base**stop
ndarray.ndim : 陣列的維數，也稱為秩rank。
ndarray.shape : 陣列各維的大小，是tuple元組型別。對乙個n行,m列的矩陣來說，shape為（n,m）
ndarray.size : 陣列中元素的總數。
ndarray.dtype : 陣列每個元素的型別
import numpy as np
arr2=np.
array([
[1,2
,3,4
,5],
[6,7
,8,9
,10]]
)#獲取矩陣第0
-1行資料
print
(arr2[0:
1])#獲取矩陣第0行資料
print
(arr2[0]
)print
(arr2[0,
:])#獲取第1行，第2
-4列資料
print
(arr2[1,
2:5]
)#獲取矩陣前兩列的資料
print
(arr2[:,
0:2]
)
arr2[0,
1:4]
s[0]=
100print
(arr2)
#output：[[
110034
5][6
78910
]]
import numpy as np
arr=np.
array([
[1,2
,3,4
,5],
[6,7
,8,9
,10]]
)print
(arr[arr>6]
)print
(arr>6)
#output:[7
8910]
[[false false false false false]
[false true true true true]
]
arr[arr>6]
=0print
(arr)
#output:[[
1234
5][6
0000
]]
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