摘要：Numpy基本使用，创建数组，数据类型，数组运算，数组索引，数组函数，输入输出等方法

numpy 快

python 慢

GIL 开启多线程 解决多线程的安全问题

第三方库 python

数据量大

1. numpy开始真正多线程 充分利用cpu资源
2. 数据 读取 存储

什么是numpy

• numpy 是做科学计算的

numpy数据类型

• ‘b’：布尔值
• ‘i’：符号整数
• ‘u’：无符号整数
• ‘f’：浮点
• ‘c’：复数浮点
• ‘m’：时间间隔
• ‘M’：日期时间
• ‘O’：Python 对象
• ‘S’, ‘a’：字节串
• ‘U’：Unicode
• ‘V’：原始数据（void）

创建数组

从现有的数据创建数组

创建固定范围的数组

• np.linspace (start, stop, num, endpoint, retstep, dtype)
  生成等间隔的序列
  start 序列的起始值
  stop 序列的终止值，
  如果endpoint为true，该值包含于序列中
  num 要生成的等间隔样例数量，默认为50
  endpoint 序列中是否包含stop值，默认为ture
  retstep 如果为true，返回样例，
  以及连续数字之间的步长
  dtype 输出ndarray的数据类型

维度：一维数组

a = np.array([1,2,3,4])
print(a)

0维数组

print(np.array(0))

二维数组:行，列

b = np.array([[1,2],[3,4]])
print(b)

三维数组：块，行，列

c = np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]])
print(c)

#shape 形状，描述数组的维度 a = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) print(a.shape) # 2行4列 print(a.dtype) # 查看数组数据类型

#创建一个形状，并且元素均为0 a = np.zeros((4,3)) print(a) b = np.ones((4,5)) print(b)

生成一个数组

c = np.arange(0,10,2)
print(c)

创建等差数列

lis = np.linspace(0,10,9)
print(lis)

等比数列:以10为底

log = np.logspace(0,5,6)
print()

生成随机数

生成随机的整数,2行3列

rando = np.random.randint(2,10,(2,3))
print(rando)

生成随机的float数

float = np.random.uniform(0,10,(2,3))
print(float)

正态分布

标准正态分布

standard = np.random.standard_normal((2,3))
print(standard)

正态分布，可以设置期望和方差

normal = np.random.normal(0,1,(2,3))
print(normal)