第4A课大纲_科小神成长计划 numpy

第4A课大纲_科小神成长计划

1.学习目标

2.重要知识点

3.拓展练习题

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学习目标

• 了解 numpy 里的数据结构
• 掌握 numpy array 创建办法和各种属性
• 掌握 numpy array slicing, indexing, boolean masking
• 掌握 numpy array vectorization
• 掌握 numpy array broadcasting
• 掌握 numpy array sorting

重要知识点

1. numpy array 创建办法和各种属性

   • np.array([1, 2, 3.0])

     更多用法见 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.array.html

   • np.zeros(5, dtype=int)

     更多用法见 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.zeros.html

   • np.ones((2, 2), dtype=float)

     更多用法见 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ones.html

   • np.full((1, 2), 2.33)

     更多用法见 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.full.html

   • np.random.normal(0, 1, (3, 3))

     更多用法见 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.random.html

   • np.arange(0, 10, 2)

     更多用法见 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.arange.html

   • np.linspace(0, 8, 5, dtype=int)

     更多用法见 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.linspace.html

     更多创建办法见：https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/quickstart.html#array-creation

     shape, ndim, size, dtype 等

     更多属性见：https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/quickstart.html#the-basics

2. 掌握 numpy array slicing, indexing, boolean masking

   基于同 list

   详见：https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.indexing.html

3. numpy array vectorization

   尽可能向量化计算，而不是使用循环去遍历。

   如两个向量相加，直接相加即可，无需去遍历每个位置进行相加：

    import numpy as np
   
    a = np.arange(0, 10, 2)
    b = np.arange(1, 10, 2)
    for i in range(5):
        a[i] += b[i]
    # 上述两行代码可替换为 a += b

4. numpy array broadcasting

   维度要对齐再进行运算。

   规则 1：小维升维

   规则 2：维度为 1 拉长

   规则 3：若不对齐则报错

   详见：https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.broadcasting.html

5. numpy array sorting

   注意是否改变原数组。

   关于排序、搜索、计数见 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.sort.html