学习Numpy，看这篇文章就够啦 _Numpy

导读：在数据分析当中， Python用到最多的第三方库就是Numpy 。本文内容是「大数据DT」内容合伙人王皓阅读学习《Python 3智能数据分析快速入门》过后的思考和补充，结合这本书一起学习，效果更佳。

作者：王皓
来源：华章科技

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01 ndarray创建与索引在学习Numpy之前我们需要了解一个概念：数组维数。
在计算机科学中，数组数据结构（array data structure），简称数组（Array），是由相同类型的元素的集合所组成的数据结构，分配一块连续的内存来存储。按数组维数分类可分为：一维数组、二维数组、多维数组（N维数组）。

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Numpy是最著名的 Python库之一，常用于高性能计算。Numpy提供了两种基本对象：ndarray和ufunc 。
NumPy作为一个开源的Python科学计算基础库，包含：一个强大的N维数组对象ndarray ；广播功能函数；整合C/C++/Fortran代码的工具；线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。NumPy是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库的基础。
当然这里就有一个问题出现了， Python已有列表类型，为什么需要一个数组对象(类型)？
因为：

数组对象可以去掉元素间运算所需的循环，使一维向量更像单个数据
设置专门的数组对象，经过优化，可以提升这类应用的运算速度，在科学计算中，一个维度所有数据的类型往往相同
数组对象采用相同的数据类型，有助于节省运算和存储空间

但是Python内置的array模块既不支持多维数组功能，又没有配套对应的计算函数，所以基于Numpy的ndarray在很大程度上改善了Python内置array模块的不足，将重点介绍ndarray的创建与索引。
1. 创建ndarray对象
1）ndarray数据类型
在《Python 3智能数据分析快速入门》该节内容中，作者罗列了15种数据类型，其中实数数据类型13种。这些实数数据类型之间可以互相转换。
这时有人会问，为什么要支持这么多种数据类型？是因为对比Python语法来说仅支持整数、浮点数和复数3种类型，但是当科学计算涉及数据较多，对存储和性能都有较高要求，所以对数据类型进行精细定义，有助于NumPy合理使用存储空间并优化性能和程序员对程序规模有合理评估。
对于15种数据类型在这里笔者将不赘述，书上有详细的解释以及案例示范。
2）ndarray创建
在《Python 3智能数据分析快速入门》该节内容中，作者介绍了两种创建ndarray的方法：