NumPy（Numeric Python）是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用于存储和处理大型矩阵，使得在Python中进行数学运算变得更为便捷高效。
一、NumPy数组和Python列表的比较
Python的列表是一种通用的数据结构，但对于大规模数值运算，列表的效率并不高。NumPy提供的是一种称为ndarray的多维数组对象，它比Python的原生列表在存储和操作数据时，更加的高效和便捷。
import numpy as np
# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)以上代码将打印出一个NumPy数组[1 2 3 4 5]。我们可以看到，NumPy数组和Python列表在表现形式上并无太大区别，但是在进行大规模数据运算时，二者的差异就显现出来。
二、NumPy的矢量化运算
NumPy最重要的特性之一就是其矢量化运算的能力。所谓矢量化，就是指对数组的每个元素应用函数，而无需编写显式的循环。这使得程序在进行数值计算时，更加简洁且运行更快。
import numpy as np
# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 将数组中每个元素加1
arr = arr + 1
print(arr) # 输出: [2 3 4 5 6]在这个例子中，我们直接将一个标量值1加到了数组arr的每一个元素上，这在Python原生列表中是无法做到的。如果你尝试将一个数字和一个列表相加，Python会抛出一个类型错误。但是在NumPy中，这种矢量化的运算可以让我们更方便地进行数学运算。
三、NumPy的广播机制
NumPy的另一个强大特性是广播（Broadcasting）。广播是NumPy处理不同大小数组间二元运算的能力。
例如，我们有一个值和一个数组，我们想将这个值加到数组的每一个元素上。NumPy的广播机制可以让我们做到这一点，而无需显式地复制这个值。
import numpy as np
# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 创建一个标量值
value = 1
# 使用广播将标量值加到数组的每一个元素上
result = arr + value
print(result) # 输出: [2 3 4 5 6]这个例子和上个例子相似，我们也是将一个值加到数组的每个元素上。但是这里我们更明确地展示了NumPy的广播机制。这种机制也可以应用于更复杂的情况，比如两个数组之间的运算。
四、NumPy数组的索引和切片
NumPy数组的索引和切片和Python列表非常相似。我们可以通过索引访问数组的单个元素，或者通过切片访问数组的一个子集。
import numpy as np
# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 通过索引访问元素
print(arr[0]) # 输出: 1
# 通过切片访问子集
print(arr[1:3]) # 输出: [2 3]这个例子显示了如何通过索引和切片来访问NumPy数组的元素。请注意，和Python列表一样，NumPy数组的索引也是从0开始的。
五、NumPy数组的形状和维度
NumPy数组有两个非常重要的属性：形状（shape）和维度（dimension）。形状描述的是数组在每个维度上的大小，维度则是数组的总维数。
import numpy as np
# 创建一个二维NumPy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 打印数组的形状和维度
print(arr.shape) # 输出: (2, 3)
print(arr.ndim) # 输出: 2在这个例子中，我们创建了一个2×3的二维数组。它的形状是(2, 3)，表示它有2行3列。它的维度是2，表示它是一个二维数组。
六、结论
NumPy是Python中进行数值计算的重要工具，它提供了高效的多维数组对象，以及大量的函数来操作这些数组。本文仅介绍了NumPy的一些基本特性，NumPy还有许多其他的特性和功能等待我们去发掘和利用。
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文章目录 第3章 回归分析 3.1 回归分析的基本概念 3.2 一元线性回归 3.3 多元线性回归 3.4 多项式回归 回归的评价标准 聚集：多个样本或特征进行合并（减少样本规模、转换标度、更稳定） 抽样：抽取一部分样本 降维：在地位空间中表示样本（PCA、S…
