之前照著《利用python進行數據分析》學過一邊，代碼也跟著敲了，但是如果不用的話，印象不深，忘的特別快。所以，現在再過一遍，并且記錄一下，加深印象。

一、創建

numpy中的多維數組對象ndarry的創建。

使用array方法進行創建 一個2*3的矩陣,shape方法查看數據維度，dtype方法查看數據數據類型。ndarry中數據類型會保持一致，改變其中一個數據類型，其他的都會根據數據類型進行變化。比如，將其中一個改為小數，所有數據類型都會變為float64。

array2=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) array2 array2.shape array2.dtype

適用astype方法就可以改變數據的數據類型。

二、索引

ndarray數據索引。和python中list數據切片、索引類似，ndarray只需傳入想要索引數據位置，就會將想要的值取出來。靈活的很。

這里取出數帶引號就是我改變了一個數據類型，所有的數據類型都隨之發生了變化。

三、計算

ndarry數據計算

判斷ndarray中數據是否大于10,直接進行比較就行了。

所有數都乘以2

舉一反三，加減乘除、切片、索引都適用。

還可以將布爾值數據當做索引進行傳入，返回True位置的數據。

四、轉置

和線代中的概念一樣呀。

五、求極值

最大值，最小值，平均值，就很方便。

同樣，切片、索引都適用，這里就能看出來python處理數據方便的地方了。

六、求和

可以行求和、列求和，只需改變axis參數即可，同樣，索引、切片全部適用。

日常適用主要的運算差不多就這些了。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的numpy将所有数据变为0和1_Numpy库学习的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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