import numpy as np

一、創建ndarray

兩種方式：

1、使用np.array()

2、使用np的routines函數創建

1 np.ones(shape,dtype=None,order=‘C‘)  # 0 填充
2 np.zeros(shape,dtype=None,order=‘C‘)  # 1 填充
3 np.full(shape,fill_value,dtype=None,order=‘C‘)  #fill_value 填充
4 
5 np.linsapce(start,stop,num=n)  #等差數列 n個
6 np.arange(satrt,stop,step,dtype=None)
 
7 np.random.random(size=None)  #樣本為[0,1)的隨機數
8 np.random.randn(d0,d1,d2...,dn)  #樣本為標準正態分布
9 np.random.randint(low,high,size=None,dtype=‘I‘)  

二、ndarray屬性

ndim：屬性

shape：形狀

size：總長度

dtype：元素類型

三、ndarray基本操作

1、索引

2、切片

3、變形 arr.reshape()

4、級聯（緯度相同，形狀相符）

np.concatenate((arr1,arr2,..),axis=1)

　　axis=1 表示行方向

　　axis=0 表示列方向

5、切分

np.split(arr,行或列號，垂直於那個軸)

　如：np.split(arr,(2,4),axis=1) 表示在2,4列各切一次

6、副本 copy()

如：arr_c = arr.copy()

四、聚合操作

常用：

1、求和 np.sum()

2、最大最小值 np.max()/np.min()

3、平均值 np.mean()

4、標準差 np.std()

五、廣播機制

規則：缺失維度的數組將維度補充為進行運算的數組的維度，缺失的數組元素使用已有的元素進行填充

也就是三點：1、為缺失的維度補1；

　　　　　　2、缺失元素用已有元素補充

　　　　　　3、缺失的數組只能有一行或一列

六、ndarray的排序

np.sort() #不改變輸入

ndarray.sort() #本地處理，會改變輸入

數據分析三劍客之numpy