Python中的Numpy 面向数组编程常见操作

当我们在Python中使用Numpy时，很重要的一点是明确它的核心思想：面向数组编程（array-oriented programming）。这意味着我们要尽可能地使用数组来处理数据和执行各种操作。Numpy提供了大量的功能和方法来操作多维数组。以下是Python中的Numpy面向数组编程常见操作的完整攻略：

一、创建数组

1. 使用Numpy创建一维数组：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

输出为：

[1 2 3 4 5]

1. 使用Numpy创建二维数组：

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)

输出为:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

二、操作数组

1. 访问数组元素：

import numpy as np
arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])

print(arr[0])   # 0
print(arr[2:5]) # [2 3 4]

1. 修改元素值：

import numpy as np
arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])

arr[1] = 9
print(arr)       # [0 9 2 3 4 5]
arr[3:] = 0
print(arr)       # [0 9 2 0 0 0]

1. 数组的运算：

import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

print(arr1 + arr2)    # [5 7 9]
print(arr1 - arr2)    # [-3 -3 -3]
print(arr1 * arr2)    # [ 4 10 18]
print(arr1 / arr2)    # [0.25 0.4  0.5 ]

1. 数组的矩阵运算：

import numpy as np
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

print(np.dot(arr1, arr2))    # [[19 22]
                             # [43 50]]

三、数组的属性

1. 数组的形状：

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(arr.shape)  # (2, 3)

1. 数组的维度：

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(arr.ndim)   # 2

1. 数组的元素总数：

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(arr.size)   # 6

四、数组的类型

Numpy数组可以是不同的数据类型，如整数、浮点数等。

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([1.1, 2.2, 3.3])

print(arr1.dtype)  # int64
print(arr2.dtype)  # float64

使用dtype参数，可以变更Numpy数组的数据类型，如下所示：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
arr = arr.astype('float64')

print(arr)   # [1. 2. 3.]
print(arr.dtype)  # float64

以上是Python中的Numpy面向数组编程常见操作的完整攻略。通过这些基础操作，我们可以处理和操作Numpy数组，以应对不同的数据分析任务。