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• numpy数据类型
• numpy维度
• numpy常用操作

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numpy数据类型

numpy的数据类型是numpy.ndarray，它不同于python的array.array，ndarray可以处理多维数据。ndarray的常见属性有dtype，shape，size等，在进行一些函数调用的时候我们要特意注意它的维度信息（axis）。下图numpy在vscode编辑器中形式。

numpy数据类型有字符串。

numpy维度

numpy维度是一个很重要的部分，他能够通过axis显示。维度的计算从最左边的括号开始，第一个左括号的维度为1，每遇到一个左括号维度加一，以此类推。下面的这个数据有两个维度，第一个维度axis=0，它的长度为2，第二个维度axis=1，它的长度为3。

[[1., 0., 0.],
 [0., 1., 2.]]

numpy常用操作

numpy创建

创建numpy常用方法有array(), arrange(), zeros(), ones(), random.randn()等。

1. array()

array()用来创建一维的ndarray。

2. arrange()

arrange()用来创建一维的ndarray，他的使用方法类似python中的range()。

3. ones()和zero()

这两个方法可以用来生成多维的ndarray，zero生成全0，ones生成全1，同时两个方法可以指定元素的类型，默认为np.dtype=np.float64。

4. random.rand()和random.randn()

这两个方法可以生成多维的ndarray，其中rand是随机的，randn会生成符合N(0, 1)正态分布的数据，两个方法生成的元素类型为np.float64。

reshape改变维度

numpy改变维度常使用reshape()函数，填写的tuple中元素个数是维度个数，tuple中具体数值是一个维度有多长。

[]查找特定位置的元素

numpy查找特定位置的元素使用[]便可，其中list中元素个数是维度个数，list中具体数值是该维度中第几个位置的元素。

numpy四则运算

两个不同shape的ndarray在进行四则运算的时候会使用广播机制。

numpy更改数据类型

我们使用astype更改数据类型。

a = np.random.randn(2, 2)
a = a.astype("float32")