1. 引言
本文主要介绍Python中专门用于数据处理的库--Numpy,使用它可以快速地构建复杂的矩阵操作。
闲话少说，我们直接开始吧！
2. 什么是Numpy?
Numpy是Numerical Python的缩写，它包含多维矩阵对象和多种数据操作函数。使用Numpy，可以方便地对数据执行数学和逻辑运算。
在Python中，我们经常需要使用数组进行操作，但它们处理起来很慢。NumPy旨在提供一个比传统Python列表快50倍的数组对象。NumPy中的数组对象称为ndarray，它提供了许多功能强大的函数，使得使用ndarray非常容易。矩阵操作在数据科学中非常常见，同时在数据处理中，速度和资源非常重要。
3. 如何安装Numpy?
在Python中安装Numpy非常简单，只需要使用pip进行安装即可。相关命令如下：
pip install numpy以下为一个介绍Numpy如何工作的简单例子，如下：
4. Numpy中的数据类型
Numpy支持很多数据类型，比如int64代表有符号64位整数，float32标识有符号32位浮点数。同时，Numpy数组对象中，有一个dtype的成员变量可以返回对应数组数据的类型。
样例代码如下：
5. Numpy中的数据维度
Numpy数组对象中，有一个ndim的成员变量可以返回一个整数，用于表示矩阵的纬度。
样例代码如下：
同时，矩阵对象的成员变量shape可以表示每个维度的大小，同时成员变量size可以表示元素的个数，样例代码如下：
6. Numpy中的Reshape
在Numpy中，我们也可以改变矩阵的形状，通常使用reshape()函数来进行操作。
示例图像如下：
样例代码如下：
7. Numpy中的切片操作
在Python中，切片操作通常意味着将元素从矩阵中将一个索引到另一个索引取出，我们一般传递给切片操作的索引的形式为：[start:end]
当然我们有时候也会定义相应的步长，形式为：[start:end:step]
一维矩阵示例的样例代码如下：
二维矩阵示例的样例代码如下：
8. Numpy中的转置操作
在Numpy中，经常使用np.transpose()函数来将一个矩阵的行和列进行转置运算。我们来看以下例子：
9. Numpy中的算术运算
在Numpy中，我们可以对矩阵所有元素进行相应的算术运算。比如：
我们可以使用 sum()函数来对矩阵中所有元素进行求和，使用min()函数来求矩阵中所有元素的最小值，同时使用max()函数来求矩阵中所有元素的最大值。
样例代码如下：
10. Numpy中的mean()函数
在Numpy中，我们当然也可以使用mean()函数来对全部或者某一纬度上的所有元素进行求平均值的操作。
样例代码如下：
此外，该函数的参数axis，当其取值axis=0时表示按列求均值，同时当其取值为axis=1时表示按行求均值。
样例代码如下：
11. Numpy中的concatenate()函数
在Numpy中，我们通常使用np.concatenate（）函数来将一系列矩阵按照某个纬度进行拼接，就像拼积木一样，示例图像如下：
该函数的语法如下：
numpy.concatenate((arr1, arr2, …), axis=0, out=None)
样例如下：
同时，按照特定维度进行拼接的示例如下：
12. 总结
本文对Python中常见的基础函数进行了简单的总结，并给出了相应的样例代码。
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