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一、Numpy库介绍

NumPy（Numerical Python）是Python的⼀种开源的数值计算扩展。提供多维数组对象，各种派⽣对象（如掩码数组和矩阵），这种⼯具可⽤来存储和处理⼤型矩阵，⽐Python⾃身的嵌套列表（nested list structure)结构要⾼效的多（该结构也可以⽤来表示矩阵（matrix）），⽀持⼤量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供⼤量的数学函数库，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输⼊输 出、离散傅⽴叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。

二、Numpy基础操作

1、安装Python库

pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2、查看numpy库是否可以

import numpy

没报错说明numpy库安装成功

3、Numpy常用函数

Numpy库中的函数非常的多，我们可以直接利⽤np中的⼀些内置函数来操作数据，比如我们创建全0的数组，也可以创建全1数组，全是其他数字的数组，或者等差数列数组，正态分布数组，随机数。

1)、 np.ones()函数

np.ones(shape, dtype=None, order='C')

shape：一个整数类型或者一个整数元组，用于定义数组的大小。如果仅指定一个整数类型变量，则返回一维数组。如果指定的是整数元组，则返回给定形状的数组。
dtype：可选参数，默认值为float。用于指定数组的数据类型。
order：指定内存重以行优先(‘C’)还是列优先(‘F’)顺序存储多维数组。

import numpy as np
arr1 = np.ones(3) # 输出为：array([1., 1., 1.])
arr1

import numpy as np
arr1 = np.ones((2,3)) #
arr1

import numpy as np
arr1 = np.ones((2,3),dtype=int) #
arr1

2)、 np.zeros()函数

import numpy as np
arr2 = np.zeros((2,3))  #同np.ones()函数使用一致
arr2

3)、 np.full()函数

## 返回一个指定形状、类型和数值的数组 
np.full(shape, fill_value, dtype=None, order=‘C’) 

shape：整数或整数序列
fill_value： 标量或类似数组
dtype：数据类型，可选, 数组所需的数据类型 默认值 None 表示
order： {‘C’, ‘F’}，可选
like：array_like

import numpy as np
arr3 = np.full(shape = [2,3],fill_value=2.718)
arr3

4)、 np.arange()函数

##  生成一个从0到num-1步数为1的一维ndarray （类似等差数列）
np.arange(start,stop,step, dtype=None)

start： 开始位置，数字，可选项，默认起始值为0
stop： 停止位置，数字
step：步长，数字，可选项， 默认步长为1，如果指定了step，则还必须给出start。
dtype：输出数组的类型。 如果未给出dtype，则从其他输入参数推断数据类型。

import numpy as np
arr4 = np.arange(start = 0,stop = 10,step = 2)
arr4

5)、 np.linspace()函数

##  在指定的范围(start到stop)内返回1个数组(这里的数组指ndarray数组)，这个数组包含了num个均匀间隔的样本 
np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=float, axis=0)

start：序列的起始点
stop：序列的终点
num(可选)：生成的样本数量,默认是50
endpoint(可选)：当endpoint=True时包括结束值，当endpoint=False时不包括结束值
retstep(可选)：当retstep=True时返回步长,当retstep=False是不返回步长
dtype(可选)：输出数组的类型。如果未给定dtype,则从其他输入参数中推断数据类型

import numpy as np
## 输出 等差数列 0-9
arr5 = np.linspace(start =0,stop = 9,num = 10,dtype=int)
arr5   

6)、 np.random.randint()函数

##  返回low(包括)到high(不包括)之间的随机整数 即[low, high)
np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=‘l’)

low: int 生成的数值的最小值（包含），默认为0，可省略。

high: int 生成的数值的最打值（不包含）。
size: int or tuple of ints 随机数的尺寸, 默认是返回单个，输入 10 返回 10个，输入 (3,4） 返回的是一个 3*4 的二维数组。（可选）。
dtype：想要输出的结果类型。默认值为int。（可选，一般用不上）

## 随机返回 0-9 的一个整数
np.random.randint(10) ## 8

## 随机返回 10-20 的一个整数
np.random.randint(10,20) ## 17

## 随机返回 10-20 的 长度为 10 的数组
np.random.randint(10,20,size=10)

## 返回 0-10 的 3*4 的 随机数组
np.random.randint(10,size=(3,4))

7)、 np.random.rand()函数

## 给定维度生成[0,1)之间的数据，包含0，不包含1
np.random.rand(d0, d1, ..., dn)

dn： 表示每个维度

## 生成 5*2 的[0-1)的数据
np.random.rand(5,2)