本篇文章为大家展示了python数据分析中如何进行Numpy入门，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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一、安装

首先需要先搭建Python环境，在此基础上，打开cmd命令行输入

-pip install Numpy

安装好Numpy库之后，我们就可以进行下一步操作了二、简单应用

导入库
import numpy as np
创建对象
 a=np.arange(5)
查看对象类型
a.dtype
查看对象元素
a
查看形状
a.shape

三、创建多维数组

m=np.array([np.arange(2),np.arange(2)])//创建一个数组，包含两个列表，每个列表里面元素有两个

四、选择Numpy数组元素

//创建一个两行两列的数组（类似与java中的二维数组）

a=np.array([1,2],[3,4])

//选择数组元素

a[0,0]   1

a[1,0]   2

a[1,1]   4
a[1,0]   3

谨记：不允许把复数类型转化成整型，当你企图进行这种转换时，将会触发TypeError错误，ps:数据类型，我会在这周给大家整理

五、一维数组的切片与索引

//首先创建数组
a = np.arange(9)
a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
切片
 a[4:6]
输出:array([4, 5])

ps:数组切片有三个参数  初始位置   结束位置   间隔取数

六、处理数组形态

//一维转多维
>>> b=np.arange(24).reshape(2,3,4)
>>> b
array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],
       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])
//多维转一维如图：

上述内容就是python数据分析中如何进行Numpy入门，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

文章标题：python数据分析中如何进行Numpy入门
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