NumPy基础：数组和矢量计算

NumPy的ndarray：一种多维数组对象

该对象是一个快速灵活的大数据集容器。你可以利用这种数组对整块数据执行一些数学运算，其语法跟标量元素之间的运算一样

列表转换为数组

二维列表

数据类型

其他一些自动生成的数组

arange（）

ndarray的数据类型

使用astype（）方法转换类型，如果将浮点数转换成整数，则小数部分将会被截断，如果某个字符串数组全是数字，也可以用其转换为数值形式

数组和标量之间的运算

数组很重要，因为它使你不用编写循环即可对主句执行批量运算。这通常就叫做矢量化。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*数组就是相应位置每个数的乘积，数组也可以和标量进行加减乘除运算。

不同大小的数组之间的运算叫做广播。

基本的索引和切片

跟python中列表类似，数组切片是原始数组的视图。

arr[0][2]
arr[0,2]
这两个是相同的

布尔型索引

可以使用!=,-,或者&,|进行运算。

花式索引

指的是利用整数数组进行索引。

数组转置和轴对称

arr.T,

np.dot(arr.T,arr)计算内积

高位数组的转置不太明白

还有一个swapaxes方法，需要接受一个对轴编号。不太理解

通用函数：快速的元素级数组函数

利用数组进行数据处理

矢量化：用数组表达式代替循环的做法。