数据科学原理与数据处理——numpy
• Nmupy本质就是ndarray
• 多维矩阵
1维数组看做向量vector--点和直线
2维数组看做2维矩阵--表和平面
3维数组看做3维矩阵--空间
安装pip install numpy
导入import numpy as np
https://www.runoob.com/numpy/numpy-array-creation.html 这个网址里面有更多关于numpy的操作
先看看python list，arrary的区别
array只能存放相同类型的数据
numpy.ndarray的初始化：
注意在pycharm中显示和这里的显示稍有不同，不过应用是一样的
如果在初始化的时候存入了小数：那么数组类型也就变成了float类型：
也可以在初始化的时候就设置为float的类型
1 方便处理多维度数组或者矩阵之间的运算
2 在处理多维数组或者矩阵，运算效率高
list和numpy处理数据的时间对比
矩阵和随机数的生成
步进生成
#zeros
#shape生成多维数组：
生成随机数
随机生成一个数
随机生成一个长度为5 的数组
随机生成一个二行5列的数组
想要生成一个随机数，但是这个随机数，生成一次之后给辨认也不会变
ndarray基础操作
ndim代表维度（这里是两维）
shape代表行和列
size代表数组大小
reshape 修改维度
X = a.reshape(2, -1) 代表我要生成2行，几列随便
X = a.reshape(-1, 2) 代表我要生成两列，几行随便
取值操作
X = np.arange(15).reshape(3, 5) 生成数字1~14，改变维度成三行五列
切片(注意对数组的操作是不会影响到原数组的，需要们复值)
X[:2, ::2] 取前两行，隔一列取一个
X[::-1,::-1] 倒叙（行从后向前，列也从后向前）
.T 行变列