利用Python進行數據分析(4) NumPy基礎: ndarray簡單介紹
- 2019 年 10 月 10 日
- 筆記
一、NumPy 是什麼
NumPy 是 Python 科學計算的基礎包，它專為進行嚴格的數字處理而產生。在之前的隨筆里已有更加詳細的介紹，這裡不再贅述。
IPython 發展到現在，它不僅僅只是一個加強版的 Python shell 了，它集成了 GUI 控制台，這可以讓你直接進行繪圖操作；它還有一個基於 Web 的互動式筆記型電腦和一個輕量級的快速並行的計算引擎。
二、ndarray 是什麼
ndarray 是一個多維的數組對象，具有矢量算術運算能力和複雜的廣播能力，並具有執行速度快和節省空間的特點。
ndarray 的一個特點是同構：即其中所有元素的類型必須相同。
三、ndarray 的創建
array() 函數
最簡單的方法是使用 numpy 提供的 array() 函數直接將 Python 數組轉換為 ndarray 數組，array() 接受一切序列類型的對象，例如將一個列錶轉換成 ndarray 數組：
zeros() 函數和 ones() 函數
這兩個函數分別可以創建指定長度或形狀的全0或全1的 ndarray 數組，比如：
empty() 函數
這個函數可以創建一個沒有任何具體值的 ndarray 數組，例如：
需要注意一點的是，這個函數返回的值不一定是 0，可能是其他未初始化的垃圾值。
arange() 函數
這個函數是 Python 內置函數 range 的數組版，使用方法：
四、ndarray 的數據類型
在創建 ndarray 數組的時候可以指定元素的數據類型，例如：
所支援的數據類型包括整數、浮點數、複數、布爾值、字元串或是普通的 Python 對象（object）。
在創建 ndarray 數組的時候，如未顯示指定類型，它會嘗試推斷出一個合適的數據類型。
類型轉換
通過 ndarray 的 astype() 方法進行強制類型轉換，浮點數轉換為整數時小數部分會被捨棄：
如果某字元串類型的數組裡的元素全是數字，也可以通過此方法直接轉換成數值類型：
astype 會創建一份新的數組，即便是指定為同類型也依然如此。
五、ndarray 的簡單使用
使用 ndarray 數組可以讓我們不需要使用循環就可以對列表裡的元素執行操作，語法和對標量元素的操作一樣，例如：
