大家數(shù)據(jù)分析的環(huán)境安裝沒有什么問題了吧？那我們就開始登上數(shù)據(jù)分析這趟列車吧！本次列車首先從Numpy數(shù)組與重塑出發(fā)，準備好了嗎我們啟程了～～～～
#### Numpy是什么？
我們一起看一下來自百度百科給出的解釋：
> NumPy(Numerical Python)是Python的一種開源的數(shù)值計算擴展。這種工具可用來存儲和處理大型矩陣，比Python自身的嵌套列表(nested list structure)結(jié)構(gòu)要高效的多(該結(jié)構(gòu)也可以用來表示矩陣(matrix))，支持大量的維度數(shù)組與矩陣運算，此外也針對數(shù)組運算提供大量的數(shù)學函數(shù)庫。
通過上面的解釋我們可以得出如下幾點：
1、一個強大的N維數(shù)組對象Array；
2、比較成熟的函數(shù)庫；
4、實用的線性代數(shù)、傅里葉變換和隨機數(shù)生成函數(shù)。
另外還有兩個方便實用的利器：1. Ndarray對象 2. 切片和索引
原來我們存儲數(shù)據(jù)使用列表List，但是實現(xiàn)大型矩陣和一些函數(shù)運算就有限了，所以我們可以將Numpy理解成就是List的升級版。
如果安裝的時候使用的anaconda安裝，我們下面就可以直接使用了。但是如果不是，就需要使用pip包管理器安裝一下。
安裝方法：
> pip install numpy
引用方法：
> import numpy as np
#### Numpy之Ndarray 對象
NumPy 最重要的一個特點是其 N 維數(shù)組對象 ndarray，它是一系列同類型數(shù)據(jù)的集合，以 0 下標為開始進行集合中元素的索引。
該對象是?個快速?靈活的?數(shù)據(jù)集容器。你可以利?這種數(shù)組對整塊數(shù)據(jù)執(zhí)??些數(shù)學運算，其語法跟標量元素之間的運算?樣。
ndarray 對象是用于存放同類型元素的多維數(shù)組。 ndarray 中的每個元素在內(nèi)存中都有相同存儲大小的區(qū)域。
##### Ndarray對象的創(chuàng)建
1. 使用 np.array()函數(shù)把 python傳入的序列對象創(chuàng)建成數(shù)組。如下：
**numpy.array(object)**
其中object是必須填寫的參數(shù)，object可以是一個數(shù)組或者任何嵌套的序列。
在下面的代碼框中，我們使用代碼創(chuàng)建出一套吃雞武器列表：
['A416', 'AKM', 'AWM', 'win94', '鐵拳火箭筒','粘性炸彈']
```python
# 導入numpy數(shù)據(jù)包
import numpy as np
# 創(chuàng)建一個ndarray數(shù)組
np.array(['A416', 'AKM', 'AWM', 'win94', '鐵拳火箭筒','粘性炸彈'])
```
結(jié)果：
這組數(shù)據(jù)里面不僅有武器，還有各種配件：6倍鏡，有了配件的的加入你也試一下，看看有什么不同。
```python
# 導入numpy數(shù)據(jù)包
import numpy as np
# 創(chuàng)建一個ndarray數(shù)組
np.array([['美國隊長','鋼鐵俠','綠巨人','黑寡婦','蜘蛛俠'],['6倍鏡','步槍補償器','輕型握把','快速擴容彈夾','步槍槍托','8倍鏡']])
```
運行結(jié)果：
> array([list(['美國隊長', '鋼鐵俠', '綠巨人', '黑寡婦', '蜘蛛俠']),
> list(['6倍鏡', '步槍補償器', '輕型握把', '快速擴容彈夾', '步槍槍托', '8倍鏡'])],
> dtype=object)
嵌套序列(?如由?組等?列表組成的列表)將會被轉(zhuǎn)換為?個多維數(shù)組
```python
# 導入numpy數(shù)據(jù)包
import numpy as np
# 創(chuàng)建一個ndarray數(shù)組
data2 = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]
np.array(data2)
```
運行結(jié)果：
數(shù)據(jù)可以是我們通過列表創(chuàng)建出來的，也可以自己“假裝”構(gòu)造出來數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在我們需要的時候可以隨時上場。
大將1：np.arange(start, stop, step)函數(shù)可以通過指定開始值、終值、步長來創(chuàng)建一個等差數(shù)列， 不包括終值;
大將2: np.linspace(start, stop, num,endpoint)函數(shù)可以通過指定開始值、終值、元素個數(shù)創(chuàng)建等差數(shù)列， 通過endpoint參數(shù)指定是否包括終值，默認包括;
大將3: zeros()、ones()函數(shù)可以創(chuàng)建指定的數(shù)組， 參數(shù)使用元組或列表， 大家一般都使用元組.
先感受一番大將的風采，使用np.arange創(chuàng)建一個指定范圍的數(shù)列。
```python
# 導入numpy數(shù)據(jù)包
import numpy as np
# 使用arange()創(chuàng)建數(shù)組，類似range()函數(shù)
x = np.arange(6)
x
```
結(jié)果：
還可以指定起始，結(jié)束和步長值，看一看：
```python
# 導入numpy數(shù)據(jù)包
import numpy as np
# 使用arange()創(chuàng)建數(shù)組，類似range()函數(shù)
x = np.arange(1,10,3)
x
```
結(jié)果：
小學的時候?qū)W過等差數(shù)列或者給你一組數(shù)據(jù)讓你找規(guī)律?那時候沒有掉太多頭發(fā)吧?
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