Python Array contains a sequence of data. In python programming, there is no exclusive array object because we can perform all the array operations using list. Today we will learn about python array and different operations we can perform on an array (list) in python. I will assume that you have the basic idea of python variables and python data types.
通过hstack函数可以将2个或多个数组水平组合起来形成一个数组，那么什么叫数组的水平组合呢？下面先看一个例子。
是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
NumPy 由 Travis Oliphant 于 2005 年创建。它是一个开源项目，您可以自由使用它。
为了删除数组的第一个元素，必须考虑的索引为 0，因为任何数组中第一个元素的索引始终为 0。与从数组中删除最后一个元素一样，从数组中删除第一个元素可以使用相同的技术进行处理。
一、注意几点 NumPy 数组在创建时有固定的大小，不同于Python列表（可以动态增长）。更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始数据。 NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在存储器中将具有相同的大小。数组的元素如果也是数组（可以是 Python 的原生 array，也可以是 ndarray）的情况下，则构成了多维数组。 NumPy 数组便于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。通常，这样的操作比使用Python的内置序列可能更有效和更少的代码执行。 二、num
Python定义变量的时候不需要给出类型，直接定义即可，Python会自动判断变量类型。 String类型：
Python 不像 C++、Java 一样，需要有主函数,语句后也不需要分号，函数、条件控制、类等不需要有”{}”包住，但需要有缩进，有缩进相当于加上”{}”，赋值语句缩进会出错。
由于numpy不是python自带库，需要自己下载安装（如果用的是Anaconda,则不需要再去下载numpy库，因为其自带python环境以及许多第三方python库，比如numpy库，pandas库，matplotlib库，requests库等）。本文基于python3.6版本对numpy做一些基础讲解,以通俗易通,形象直观为主,对概念的阐释以及函数的原理等内容没有进行深入讨论。
Numpy是python的一个三方库，主要是用于计算的，数组的算数和逻辑运算。与线性代数有关的操作。
当前流行的 Python 版本有两个，2.X 和 3.X，由于 2.X 即将不再维护，所以我建议直接使用 3.X 版本作为你的主要版本。
NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。 NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。
Python之所以能成为深度学习领域最受宠的编程语言，其中Python三剑客的NumPy、Pandas和Matplotlib功不可没。这3个库分别用于科学计算、数据分析和数据可视化。本系列文章作为深度学习的前传，将开始介绍这3个函数库的核心使用方法，首先介绍一下NumPy。
数组是一种基本的数据结构，用于存储一系列相同类型的元素。Python提供了多种数组实现，包括列表、NumPy数组和array模块。本文将详细介绍Python中的数组数据结构的使用，并提供示例代码来说明。
在深入探讨 Python 之前，简要地谈谈笔记本。Jupyter 笔记本允许在网络浏览器中本地编写并执行 Python 代码。Jupyter 笔记本使得可以轻松地调试代码并分段执行，因此它们在科学计算中得到了广泛的应用。另一方面，Colab 是 Google 的 Jupyter 笔记本版本，特别适合机器学习和数据分析，完全在云端运行。Colab 可以说是 Jupyter 笔记本的加强版：它免费，无需任何设置，预装了许多包，易于与世界共享，并且可以免费访问硬件加速器，如 GPU 和 TPU（有一些限制）。 在 Jupyter 笔记本中运行教程。如果希望使用 Jupyter 在本地运行笔记本，请确保虚拟环境已正确安装（按照设置说明操作），激活它，然后运行 pip install notebook 来安装 Jupyter 笔记本。接下来，打开笔记本并将其下载到选择的目录中，方法是右键单击页面并选择“Save Page As”。然后，切换到该目录并运行 jupyter notebook。
NumPy的全名为Numeric Python，是一个开源的Python科学计算库，它包括：
想要有效的掌握数据驱动科学和计算需要理解数据是如何存储和处理的。本节将描述和对比数组在 Python 语言中和在 NumPy 中是怎么处理的，NumPy 是如何优化了这部分的内容。
d = {("name",):"jack", "age":"18", "sex":"male"}
NumPy是Python语言的一个扩展包。支持多维数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy提供了与Matlab相似的功能与操作方式，因为两者皆为直译语言。
说明：标注？？？？？是暂时没遇到且看不懂的，做个标记。常见的区别有print，range，open，模块改名，input,整除/，异常 except A as B
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本文是一个关于Python numpy的基础学习教程，其中，Python版本为Python 3.x
Python 是一种高级编程语言，具有简洁的语法和易于学习的特点。它是一种解释型语言，可以轻松地在不同平台上运行。Python 中的数组是一种数据结构，可以用于存储相同类型的多个元素。
Python，内置丰富的数据类型。与Java、C++相比，这些数据类型有效地减少代码的长度。下面这个列表简要地描述了Python内置数据类型(适用于Python 3.x)：
使用嵌套列表和NumPy包的Python矩阵。矩阵是一种二维数据结构，其中数字按行和列排列。
据各种专业和业余的统计，在机器学习领域，Python语言的热度逐年上升。作为一种计算机程序设计语言，以简洁，易读性被广泛选择。伴随着大数据，深度学习领域的迅速发展，Python作为实现这些方法的友好语言，其拥护者也急剧上升。然而，Python的远远不止于此，编写应用程序，创建游戏，设计算法等等都可以应用其实现。那么，如此强大的编程语言。你是否掌握了呢？
它不仅是Python中使用最多的第三方库，而且还是SciPy、Pandas等数据科学的基础库。它所提供的数据结构比Python自身的“更高级、更高效”，可以这么说，NumPy所提供的数据结构是Python数据分析的基础。
NumPy 的全称叫 Numerical Python ，它是 Python 科学计算最重要的基础包之一。很多提供科学计算的包都是基于 NumPy 之上建立的，著名的 pandas 也是。
背景：Python是一种解释型的编程语言，基本的python代码不需要任何中间编译过程来得到机器代码，而是直接执行。而对于C、C++等编译性语言就需要在执行代码前将其编译为机器指令。 但是，解释型代码的速度比编译型代码要慢，为了使得python代码更快，最好尽可能的使用Numpy和Scipy包中的函数编写部分代码。（注意：numpy和scipy是诸如C、C++等编译型语言编写实现的）
我们都知道在Python中有一个list的数据类型，list拥有强大的功能，它是元素的集合并且它里面的元素可以是任何Python数据类型，list可以很方便的对它里面的元素进行增删改查的操作。但是对于科学计算来说需要满足下面两点：
Python 教程 欢迎来到Python的世界，本教程将带你遨游Python，领悟Python的魅力。本教程专注于帮助初学者，尤其是生物信息分析人员快速学会Python的常用功能和使用方式，因此只精选了部分Python的功能，请额外参考Python经典教程A byte of python和它的中文版 来更好的理解Python. 本文档的概念和文字描述参考了A byte of python(中文版)，特此感谢。 This work is licensed under a Creative Commons A
统计学是研究数据的收集、组织、显示、分析、解释和表示的学科。统计学是数学的一个分支，被认为是数据和机器学习的先决条件。它是一个非常广泛的领域，但在本篇的学习中只关心最相关的部分。在完成本挑战后，你可以进行web开发、数据分析、机器学习和数据科学任何你感兴趣的方面深入学习。接下来让我们看看如果你需要处理一些数据，我们要怎么做吧。
西顾博客 NumPy 是 Python 在科学计算领域取得成功的关键之一，如果你想通过 Python 学习数据科学或者机器学习，就必须学习 NumPy。我认为 NumPy 的功能很强大，而且入门也不难。 数组基础 创建数组 NumPy 的核心是数组（arrays）。具体来说是多维数组（ndarrays），但是我们不用管这些。通过这些数组，我们能以闪电般的速度使用像向量和数学矩阵之类的功能。赶紧捡起你的线性代数吧！（只是开玩笑，其实并不需要很多复杂的数学知识） #!/usr/bin/env python# -
NumPy 是 Python 在科学计算领域取得成功的关键之一，如果你想通过 Python 学习数据科学或者机器学习，就必须学习 NumPy。我认为 NumPy 的功能很强大，而且入门也不难。 数组基础 创建数组 NumPy 的核心是数组（arrays）。具体来说是多维数组（ndarrays），但是我们不用管这些。通过这些数组，我们能以闪电般的速度使用像向量和数学矩阵之类的功能。赶紧捡起你的线性代数吧！（只是开玩笑，其实并不需要很多复杂的数学知识） #!/usr/bin/env python # -*- c
Numpy简介 python标准库中的列表(list)可以当数组用，支持动态内存分配和垃圾收集，列表元素可以是任何对象，功能强大！ 列表的缺点： 慢：循环时有各种下标检查和类型检查 占内存多：保存的是对象+指针 NumPy的优点： 两大法宝：多维数组ndarray和通用函数ufunc 面向数值计算，速度快（内置函数逼近c语言） NumPy官方提供丰富的中文资源 如何使用Numpy等python第三方软件包？（如何开外挂？） 先导入再使用，没导入就没法用 如何导入？用import 被import的可以是通过c
每个ndarray都有一个关联的数据类型(dtype)对象。此数据类型对象(dtype)告知我们有关数组布局的信息。这意味着它为我们提供了有关以下信息：
到目前为止，我们一直在讨论 NumPy 的一些基本要点；在接下来的几节中，我们将深入探讨 NumPy 在 Python 数据科学领域如此重要的原因。也就是说，它为数据数组的最优计算，提供了一个简单而灵活的接口。
Python 中的数据操作几乎与 NumPy 数组操作同义：即使是像 Pandas 这样的新工具也是围绕 NumPy 数组构建的。本节将介绍几个示例，使用 NumPy 数组操作来访问数据和子数组，以及拆分，重塑和连接数组。
在本博客中，我们将学习探讨Python的各种“序列”类，内置的三大常用数据结构——列表类（list）、元组类（tuple）和字符串类（str）。
题图：by watercolor.illustrations from Instagram
将实际数据与元数据分开存放，一方面提高了内存空间的使用效率，另一方面减少对实际数据的访问频率，提高性能。
我们一起来学习Python数据分析的工具学习阶段，包括Numpy，Pandas以及Matplotlib，它们是python进行科学计算，数据处理以及可视化的重要库，在以后的数据分析路上会经常用到，所以一定要掌握，并且还要熟练！今天先从Numpy开始
Python doesn’t have any specific data type as an array. We can use List that has all the characteristics of an array.
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序列是一组有顺序数据的集合。不知道怎么说明更贴切，因为python的创建变量是不用定义类型，所以在序列中（因为有序我先把它看作是一个有序数组）的元素也不会被类型限制。
以下全文代码和数据均已发布至和鲸社区，复制下面链接或者阅读原文前往，可一键fork跑通：
python经常作为机器学习的首选，有一个统计，50%以上的机器学习开发者使用python。在学习机器学习之前需要熟悉以下几个python模块： numpy Python没有提供数组，列表（List）可以完成数组，但不是真正的数组，当数据量增大时，它的速度很慢。所以Numpy扩展包提供了数组支持，同时很多高级扩展包依赖它。是以矩阵为基础的数学计算模块，纯数学。 SciPy SciPy是数学，科学和工程的开源软件。 它包括用于统计，优化，集成，线性代数，傅里叶变换，信号和图像处理，ODE解算器等的模块。Sci
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