NumPy

使用import numpy as np方式匯入NumPy模組

Homogeneous Multidimensional Array

這是NumPy 中最主要的資料結構。Homogeneous 表示陣列中的資料將是同一類型(大多是numbers)，Multidimensional 則顯示出這可以是N層的陣列。

import numpy as np
x = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
np_x = np.array(x)
print(type(np_x))  #=> 'numpy.ndarray'

用np.array()來將List轉換為 ndarray，這裡的nd表示N-Dimensional，所以無論要創造多少層的array都可以。

ndarray.ndim : array的階層數，稱為 rank
ndarray.shape : 顯示array的架構。若是matrix(2D)則以(row, column) tuple的方式呈現。而此tuple的長度即rank。
ndarray.size : 回傳array的elements總數

以上面的np_x為例，他是一個rank = 2的array，也就是2D array。他有2個rows、3個columns，當想要選擇array中的某個項目，可以使用np_x[row, column]來進行選取。

像是np_x[1,2]就能選到6，因為他屬於第row=2, column=3(index由0開始)。

而若想選出每個row的第一個column，則可以np_x[:, 0]來表示，將會回傳值為[1,4]的array。

除了上述的np.array(list)將List做轉換以外，還有以下幾個直接建立array的方法：

np.zeros((2,3)) : 將創造一個被0.充滿，且row=2, column=3的array
np.ones((2,3)) : 與上列相同，只是變成被1.充滿。 特別注意：預設的dtype是float，可用np.ones((2,3), dtype=int16)將dtype轉為integer
np.empty((2,3)) :將根據記憶體空間隨機產生內容
np.arange(10, 30, 5) : 與range類似，將得到array([10, 15, 20, 25])
np.linspace(s, e, n) : 包含s與e，在這之間產生n個數字，間隔相同。所以dtype會是float