目录1. Numpy的优势2. 数组属性3. 创建数组4. 数组形状与类型变化4. 数组运算4.1 逻辑运算4.2 统计运算4.3 数组间运算4.4 合并分割
1. Numpy的优势
Python已经提供了很多丰富的内置包，我们为什么还要学习NumPy呢？先看一个例子，找寻学习 NumPy 的必要性和重要性。如下：
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在Python的世界里，数据处理和科学计算是至关重要的任务，而Numpy库是这些领域中的基石。本篇文章将深入探讨Numpy的优势以及其在数据挖掘中的应用，包括数组的属性、创建、形状与类型变化，以及各种数组运算。
1. Numpy的优势
Numpy是Python中用于处理大型多维数组和矩阵的库，它具有以下显著优势：
- **高效性**：Numpy数组在内存中以连续的方式存储，使得数组操作比使用Python内置的列表快得多，尤其在处理大量数据时。
- **内建数学函数**：Numpy提供了丰富的数学函数库，可以直接对整个数组进行操作，无需循环，大大提高了代码的执行效率。
- **向量化操作**：Numpy支持向量化计算，即可以对数组中的所有元素同时执行相同的操作，这在处理大数据时非常有用。
- **兼容性**：许多其他科学计算库，如Pandas和Scikit-learn，都是基于Numpy构建的，掌握Numpy能够无缝对接这些库。
2. 数组属性
Numpy中的核心对象是ndarray（n-dimensional array），它有以下属性：
- `shape`：返回数组的维度，一个元组表示每个维度的大小。
- `dtype`：返回数组元素的数据类型，如int, float, bool等。
- `size`：返回数组中元素的总数。
- `ndim`：返回数组的维度数量。
- `itemsize`：返回数组中每个元素的字节大小。
3. 创建数组
创建Numpy数组的方式多样，包括：
- 使用list或其他序列创建：`numpy.array(list)`
- 通过range或arange函数：`numpy.arange(start, stop, step)`
- 使用linspace或logspace：`numpy.linspace(start, stop, num)`，`numpy.logspace(start, stop, num, base=10.0)`
- 使用zeros，ones或empty：`numpy.zeros(shape)`, `numpy.ones(shape)`, `numpy.empty(shape)`
4. 数组形状与类型变化
可以使用`reshape`, `astype`等方法改变数组的形状和类型：
- `reshape`：改变数组的形状，但不改变元素总数。
- `astype`：将数组转换为指定的数据类型。
5. 数组运算
Numpy提供了丰富的数组运算操作：
- **逻辑运算**：如`&`, `|`, `~`, `^`分别对应逻辑与、或、非、异或，可以对整数组进行位运算。
- **统计运算**：如`mean`, `std`, `sum`, `min`, `max`等，可计算数组的平均值、标准差、总和、最小值和最大值。
- **数组间运算**：两个相同形状的数组可以直接进行加减乘除等算术运算。
- **合并分割**：`concatenate`, `stack`, `vstack`, `hstack`, `dstack`用于数组的拼接，`split`, `hsplit`, `vsplit`, `dsplit`用于分割数组。
在数据挖掘中，Numpy不仅用于数据预处理，如数据清洗、标准化和编码，还用于构建特征矩阵，进行数据探索性分析，以及计算模型所需的输入和输出。通过熟练运用Numpy，我们可以更高效地处理和分析数据，为后续的数据挖掘和机器学习任务打下坚实的基础。
