NumPy（Numerical Python的简称）是Python数值计算最重要的基础包。
NumPy的部分功能如下：
- ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。
- 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。
- 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。
- 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。
- 用于集成由C、C++、Fortran等语言编写的代码的AC API。
对于大部分数据分析应用而言，我最关注的功能主要集中在：
- 用于数据整理和清理、子集构造和过滤、转换等快速的矢量化数组运算。
- 常用的数组算法，如排序、唯一化、集合运算等。
- 高效的描述统计和数据聚合/摘要运算。
- 用于异构数据集的合并/连接运算的数据对齐和关系型数据运算。
- 将条件逻辑表述为数组表达式（而不是带有if-elif-else分支的循环）。
- 数据的分组运算（聚合、转换、函数应用等）。
NumPy之于数值计算特别重要的原因之一，是因为它可以高效处理大数组的数据。这是因为：
- NumPy是在一个连续的内存块中存储数据，独立于其他Python内置对象。 NumPy的C语言编写的算法库可以操作内存，而不必进行类型检查或其它前期 工作。比起Python的内置序列，NumPy数组使用的内存更少。
- NumPy可以在整个数组上执行复杂的计算，而不需要Python的for循环。
基于NumPy的算法要比纯Python快10到100倍（甚至更快），并且使用的内存更少。
一、创建ndarray
创建数组最简单的办法就是使用array函数
嵌套序列：
可以用属性ndim和shape来查看一个数组的维度和形状：
使用dtype属性查看数据类型：
其他创建数组的方法：
二、ndarray的数据类型
dtype（数据类型）是一个特殊的对象，在使用array创建数组时我们可以通过dtype属性来设置数据类型：
数值型dtype的命名方式相同：一个类型名（如 float或int），后面跟一个用于表示各元素位长的数字。标准的双精度浮点值（即 Python中的float对象）需要占用8字节（即64位）。因此，该类型在NumPy中就记 作float64。表4-2列出了NumPy所支持的全部数据类型。
通过ndarray的astype方法明确地将一个数组从一个dtype转换成另一个dtype：
笔记：调用astype总会创建一个新的数组（一个数据的备份），即使新的dtype 与旧的dtype相同。
三、NumPy数组的运算
Numpy数组的矢量化（Vectorization）:
- 大小相等的数组之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级.
- 数组与标量的算术运算会将标量值传播到各个元素：
- 大小相同的数组之间的比较会生成布尔值数组：
- 不同大小的数组之间的运算叫做广播（broadcasting）
四、基本的索引和切片
当你将一个标量值赋值给一个切片时（如arr[5:8]=12），该值会自动传 播（也就说后面将会讲到的“广播”）到整个选区。
跟列表最重要的区别在于，数组 切片是原始数组的视图。这意味着数据不会被复制，视图上的任何修改都会直接反 映到源数组上。
由于NumPy的设计目的是处理大数据，所以你可以想 象一下，假如NumPy坚持要将数据复制来复制去的话会产生何等的性能和内存问题。
注意：如果你想要得到的是ndarray切片的一份副本而非视图，就需要明确地进行复制操作，例如 arr[5:8].copy() 。
在一个二维数组中，各索引位置上的元素不再 是标量而是一维数组：
可以传入一个以逗号隔开的索引列表来选取单个元素。也就是说，下面两种方式是等价的
图4-1说明了二维数组的索引方式。轴0作为行，轴1作为列。
在多维数组中，如果省略了后面的索引，则返回对象会是一个维度低一点的ndarray（它含有高一级维度上的所有数据）。
arr3d[0]是一个2×3数组：
这里注意，些选取数组子集都是数组的视图，所以当标量值和数组赋值给arr3d[0]这样一个数组索引子集时，原数组的数据也会发生变化。
五、切片索引
注意，“只有冒号”表示选取整个轴。
当行索引和列索引均时切片时，只能得到一个和原数组相同维度的数组视图。
通过将证书索引和切片索引混合，可以得到低纬度的切片。
六、布尔型索引
跟算术运算一样，数组的比较运算（如==）也是矢量化的。
布尔型数组可用于数组索引，此时布尔型数组的长度必须跟被索引的轴长度一致，此外，还可以将布尔型数组跟切片、整数（或整数序列，稍后将对此进行详细讲解）混合使用：
注意：如果布尔型数组的长度不对，布尔型选择就会出错，因此一定要小心。
下面的例子，我选取了 names == 'Bob' 的行，并索引了列：
要选择除"Bob"以外的其他值，既可以使用不等于符号（!=），也可以通过~对条件 进行否定：
在条件中我们还能使用&（和）、|（或）来进行逻辑条件的组合
注意：Python关键字and和or在布尔型数组中无效。要使用&与|。
通过布尔型索引选取数组中的数据，将总是创建数据的副本，即使返回一模一样的 数组也是如此。
通过布尔型数组设置值是一种经常用到的手段。例如，将data中的所有负值都设置为 0，我们只需：
通过一维布尔数组设置整行或列的值也很简单：
七、花式索引（索引列表）
花式索引（Fancy indexing）是一个NumPy术语，它指的是利用整数数组进行索 引。
无论数组是多少维的，花式索引总是 一维的。
记住，花式索引跟切片不一样，它总是将数据复制到新数组中。
假设我们有一个8×4数组：
一次传入多个索引数组会有一点特别。它返回的是一个一维数组，其中的元素对应 各个索引元组：
这个花式索引的行为可能会跟某些用户的预期不一样（包括我在内），选取矩阵的 行列子集应该是矩形区域的形式才对。下面是得到该结果的一个办法：
八、数组转置和轴对换
转置是重塑的一种特殊形式，它返回的是源数据的视图（不会进行任何复制操作）。
数组不仅有transpose方法，还有一个特殊的T属性都可以实现数组的转置。
对于高纬度数组，transpose需要得到一个由轴编号组成的元组才能对这些轴进行转置：
这里，第一个轴被换成了第二个，第二个轴被换成了第一个，最后一个轴不变。
