快速上手：使用NumPy进行高效数组计算-原创手记-慕课网

在数据科学和机器学习领域，NumPy 是一种不可或缺的工具，它为 Python 提供了高效的数组处理能力。本指南旨在帮助你快速掌握 NumPy 的基本使用方法，并通过实例展示如何将其应用到实际项目中。

为何选择 NumPy？

NumPy 是一种开源的 Python 库，它提供了强大的支持向量和多维数组的操作能力。相比 Python 的标准库列表（list）和元组（tuple），NumPy 数组在内存使用和执行速度上都有显著优势，特别是在执行数学运算时。

安装 NumPy

要开始使用 NumPy，你需要首先确保 Python 环境已经安装。安装 NumPy 可以通过以下命令完成：

pip install numpy

确保安装成功后，你可以通过在 Python 交互环境中输入 import numpy 来导入 NumPy。

NumPy基础操作

创建数组

import numpy as np

# 创建一个一维数组
array_1d = np.array([1, 2, 3])

# 创建一个二维数组
array_2d = np.array([[1, 2], [3, 4]])

查看数组属性

# 获取数组的形状和大小
shape = array_1d.shape
size = array_1d.size

# 查看数据类型
dtype = array_1d.dtype

数组索引和切片

# 索引数组元素
element = array_2d[0, 1]

# 切片数组
slice_ = array_2d[1:]

数组运算

算术运算

# 基本算术运算
result = array_1d + 1

# 矩阵运算
matrix_1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix_2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
result = np.dot(matrix_1, matrix_2)

广播

# 使用广播执行元素级别的操作
result = array_1d + array_2d

数组处理技巧

数据重塑和形状变换

# 重塑数组
reshaped_array_1d = array_2d.reshape(-1)

数据排序与筛选

# 对数组进行排序
sorted_array = np.sort(array_1d)

# 筛选数组元素
selected_elements = array_1d[array_1d > 2]

使用掩码

# 创建掩码并应用
mask = np.array([True, False, True])
selected_elements = array_1d[mask]

实例应用

数据清洗和预处理

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
cleaned_data = data.apply(lambda x: np.nan if x.isna().any() else x)

使用NumPy进行简单的统计分析

import statistics
mean = np.mean(array_1d)
median = np.median(array_1d)
std_dev = np.std(array_1d)

通过实践这些技能，你将能够更高效地处理数据，为后续的数据分析和机器学习项目奠定坚实的基础。