Python的那些事---数据分析（一）---NumPy基础

NumPy是python数值计算中最为重要的基础包，大多数计算包都提供了基于NumPy的科学函数功能，将NumPy的数组对象作为数据交换的通用语。

NumPy的优点

1. nddarray，一种高效多维数组，提供了基于数组的便捷算术操作以及灵活的广播功能。
2. 对所有数据进行快速的矩阵计算，而无须编写循环程序。
3. 对硬盘中数组数据进行读写的工具，并对内存映射文件进行操作。
4. 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。
5. 用于连接NumPy到C、C++和FORTRAN语言类库的C语言API。

NumPy ndarray：多维数组对象

NumPy的核心特征之一是N-维数组对象---ndarray。ndarray是python中一个快速、灵活的大型数据集容器。数组运行你使用类似于标量的操作语法在整块数据上进行数学计算。

import numpy as np 
#生成随机数组
data=np.random.randn(2,3)
#输出随机数组
print(data)
#将数组整体*10输出
print(data*10)
#将两个data数组整体相加输出
print(data+data)


[[-1.42334019 -0.00819673  1.83179575]
 [-0.82282546  1.4418176  -0.35472472]]
[[-14.23340186  -0.08196733  18.3179575 ]
 [ -8.22825455  14.41817598  -3.54724716]]
[[-2.84668037 -0.01639347  3.6635915 ]
 [-1.64565091  2.8836352  -0.70944943]]