一、引入Numpy包
>>> import numpy as np
二、可供查阅的NumPy参考文档及帮助
1、网页文档：http://docs.scipy.org/
2、交互式帮助：
注意：在Python3中？方式的帮助无法识别，需要使用help()函数。
>>> import numpy as np
>>> np.array?
File "<stdin>", line 1
np.array?
^
SyntaxError: invalid syntax
>>> help(np.array)
Help on built-in function array in module numpy.core.multiarray:
array(...)
array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)
Create an array.
...
3、模糊查找：
>>> np.lookfor('create array')
Search results for 'create array'
---------------------------------
numpy.array
Create an array.
numpy.memmap
Create a memory-map to an array stored in a *binary* file on disk.
numpy.diagflat
Create a two-dimensional array with the flattened input as a diagonal.
numpy.fromiter
Create a new 1-dimensional array from an iterable object.
numpy.partition
Return a partitioned copy of an array.
numpy.ctypeslib.as_array
Create a numpy array from a ctypes array or a ctypes POINTER.
numpy.ma.diagflat
Create a two-dimensional array with the flattened input as a diagonal.
numpy.ma.make_mask
Create a boolean mask from an array.
三、创建Numpy数组
1、一般创建方法
# 创建一维数组
>>> a = np.array([0, 1, 2, 3])
>>> a
array([0, 1, 2, 3])
>>> a.ndim
1
>>> a.shape
(4,)
>>> len(a)
4
# 创建二维及多维数组
>>> b = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) # 2 x 3 array
>>> b
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
>>> b.ndim
2
>>> b.shape
(2, 3)
>>> len(b) # returns the size of the first dimension
2
>>> c = np.array([[[1], [2]], [[3], [4]]])
>>> c.shape
(2, 2, 1)
>>> c
array([[[1],
[2]],
[[3],
[4]]])
2、用函数创建数组
（1）序列数组-设置间隔
>>> a = np.arange(10)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> b = np.arange(1,10,2) # start, end(exclusive), step
>>> b
array([1, 3, 5, 7, 9])
（2）序列数组-设置数组长度
>>> c = np.linspace(0, 1, 6) # start, end, num-points
>>> c
array([ 0. , 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1. ])
>>> c = np.linspace(0, 1, 6, endpoint=False)
>>> c
array([ 0. , 0.16666667, 0.33333333, 0.5 , 0.66666667,
0.83333333])
（3）常用数组的创建-一些特殊矩阵
# 全1矩阵
>>> a = np.ones((3,3))
>>> a
array([[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.]])
# 全零矩阵
>>> b = np.zeros((2,2))
>>> b
array([[ 0., 0.],
[ 0., 0.]])
#单位矩阵
>>> c = np.eye(3)
>>> c
array([[ 1., 0., 0.],
[ 0., 1., 0.],
[ 0., 0., 1.]])
#对角矩阵
>>> d = np.diag(np.array([1,2,3,4]))
>>> d
array([[1, 0, 0, 0],
[0, 2, 0, 0],
[0, 0, 3, 0],
[0, 0, 0, 4]])
（4）随机数组
>>> a = np.random.rand(4) # uniform in [0, 1]
>>> a
array([ 0.41122785, 0.67154177, 0.96401834, 0.74550152])
>>> b = np.random.randn(4) # Gaussian
>>> b
array([ 2.04849267, 0.55180437, 0.85011143, 2.11163848])
>>> np.random.seed(1234) # Setting the random seed
四、基本数据类型
不同的数据类型允许我们将数据更紧密地存储在内存中，但是大多数时候，我们都操作的浮点型数据。注意，Numpy可以自动检测输入数据的数据类型。例如：
>>> a = np.array([1, 2, 3])
>>> a.dtype
dtype('int32')
>>> b = np.array([1., 2., 3.])
>>> b.dtype
dtype('float64')
显式声明Numpy数组的数据类型：
>>> c = np.array([1, 2, 3], dtype=float)
>>> c.dtype
dtype('float64')
一般来说，函数创建Numpy数组时，缺省的数据类型是浮点型，例如：
>>> a = np.ones((3,3))
>>> a.dtype
dtype('float64')
其他数据类型Numpy数组的创建：
>>> d = np.array([1+2j, 3+4j, 5+6*1j]) # 复数型
>>> d.dtype
dtype('complex128')
>>> e = np.array([True, False, False, True]) # 布尔型
>>> e.dtype
dtype('bool')
>>> f = np.array(['Bonjour', 'Hello', 'Hallo',]) #字符串型，7表示数组中字符串最多有7个字符
>>> f.dtype
dtype('<U7')
五、数据可视化基础
首先，命令行开启IPython或者IPython notebook，之后让交互式绘图可用，%matplotlib（IPython） 或者 %matplotlib inline（IPython notebook）。
Matplotlib是一个二维绘图包，通常采取以下方式导入：
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot(x, y) # 绘制线型图
>>> plt.show() # 显示所绘制的图形（如果已经开启了交互式绘图，可以不使用show语句）
1、绘制一维图像
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 3, 20)
y = np.linspace(0, 9, 20)
plt.plot(x, y) # 绘制线型图
plt.plot(x, y, 'o') # 绘制散点图
plt.show()
2、绘制二维图像（例如图片）
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
image = np.random.rand(30, 30)
plt.imshow(image, cmap=plt.cm.hot) # 设置color map
plt.colorbar() # 设置图像上显示颜色条
plt.show()
六、下标
和其他Python序列相同，Numpy数组中的元素可以通过下标访问和更改，它的下标也是从0开始的。
Python常用的序列反转的方法，Numpy数组也同样适用：
>>> a = np.arange(10)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> a[::-1]
array([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0])
多维Numpy数组的访问：
注意，在二维数组中，第一个维度对应的是行，第二个维度对应的是列；而对于更高维度的数组，维度之间的对应关系并不确定。
>>> a = np.diag(np.arange(3))
>>> a
array([[0, 0, 0],
[0, 1, 0],
[0, 0, 2]])
>>> a[1, 1] # 第二行，第二列
1
>>> a[2, 1] = 10 # 第三行，第二列
>>> a
array([[ 0, 0, 0],
[ 0, 1, 0],
[ 0, 10, 2]])
>>> a[1]
array([0, 1, 0])
七、切片
和其他Python序列相同，Numpy数组也可以进行切片操作。
>>> a = np.arange(10)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> a[2:9:3] # [起始下标（包括）:终止下标（不包括）:步长]
array([2, 5, 8])
>>> a[:4] # 起始下标默认为0，终止下标默认为n（数组的长度），步长默认为1
array([0, 1, 2, 3])
>>> a[1:3] # 三个参数并不是必须的
array([1, 2])
>>> a[::2]
array([0, 2, 4, 6, 8])
>>> a[3:]
array([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
切片和赋值也可以结合起来：
>>> a = np.arange(10)
>>> a[5:] = 10
>>> a
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 10, 10, 10, 10, 10])
>>> b = np.arange(5)
>>> a[5:] = b[::-1]
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1, 0])
八、副本和视图
切片操作创建了一个原来Numpy数组的视图，是一种直接获取原数组的方式，原数组在内存中并不会重新复制一份。可以使用np.may_share_memory()函数来看两个数组是否共享一块内存。需要注意的是，这个函数是启发式的，所得的结果并不一定完全正确。
当对视图有所更改时，原数组也会发生相应的更改。
>>> a = np.arange(10)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> b = a[::2]
>>> b
array([0, 2, 4, 6, 8])
>>> np.may_share_memory(a, b)
True
>>> b[0] = 12
>>> b
array([12, 2, 4, 6, 8])
>>> a # ！！！注意
array([12, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> a = np.arange(10)
>>> c = a[::2].copy() # 显式说明生成副本
>>> c[0] = 12
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> np.may_share_memory(a, c)
False
九、花式索引
索引值为一个数组，与切片不同，花式索引会创建一个原数组的副本，而不是一个原数组的视图。
1、使用布尔型数组作为索引：
>>> import numpy as np
>>> np.random.seed(3)
>>> a = np.random.random_integers(0, 20, 15)
>>> a
array([10, 3, 8, 0, 19, 10, 11, 9, 10, 6, 0, 20, 12, 7, 14])
>>> a[a % 3 == 0]
array([ 3, 0, 9, 6, 0, 12])
>>> m = a[a % 3 == 0]
>>> n = a[3:7]
>>> np.may_share_memory(a, m)
False
>>> np.may_share_memory(a, n)
True
这在给数组的某个子数组赋值时很有用：
>>> a[a % 3 == 0] = -1
>>> a
array([10, -1, 8, -1, 19, 10, 11, -1, 10, -1, -1, 20, -1, 7, 14])
2、使用整数型列表作为索引
>>> a = np.arange(0, 100, 10)
>>> a
array([ 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90])
>>> a[[2, 3, 2, 4, 2]]
array([20, 30, 20, 40, 20])
>>> a[[9,7]] = -100
>>> a
array([ 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, -100, 80, -100])
>>> b = a[[2, 3, 2, 4, 2]]
>>> np.may_share_memory(a,b)
False
也可使用整数型Numpy数组作为索引，此时得到的数组与作为索引的数组有着同样的shape。
>>> a = np.arange(10)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> idx = np.array([[2,3],[1,5]])
>>> idx.shape
(2, 2)
>>> a[idx]
array([[2, 3],
[1, 5]])