创建 NumPy 数组

创建一个数组：

import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

2. 零或一的数组

创建一个填充零的数组：

zeros = np.zeros((3, 3))  # A 3x3 array of zeros
ones = np.ones((2, 4))  # A 2x4 array of ones

3. 创建一个数字范围

创建一个数字序列：

range_array = np.arange(10, 50, 5)  # From 10 to 50, step by 5

4. 创建线性间隔数组

创建一系列值，这些值在两个界限之间均匀分布：

linear_spaced = np.linspace(0, 1, 5)  # 5 values from 0 to 1

5. 重新塑形数组

将数组形状转换，改变其维度：

reshaped = np.arange(9).reshape(3, 3)  # Reshape a 1D array into a 3x3 2D array

6. 基本数组操作

对数组执行元素操作：

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
sum = a + b  # Element-wise addition
difference = b - a  # Element-wise subtraction
product = a * b  # Element-wise multiplication

7. 矩阵乘法

基本点积运算：

result = np.dot(a.reshape(1, 3), b.reshape(3, 1))  # Dot product of a and b

8. 访问数组元素

访问数组元素的有用语法：

element = a[2]  # Retrieve the third element of array 'a'
row = reshaped[1, :]  # Retrieve the second row of 'reshaped'

9. 布尔索引

通过条件筛选器过滤数组元素：

filtered = a[a > 2]  # Elements of 'a' greater than 2

10. 聚合与统计

统计操作在 NumPy 数组上：

mean = np.mean(a)
maximum = np.max(a)
sum = np.sum(a)