Python和AI库NumPy（二）：数组创建与操作的深入探索

目录

1. 数组创建

1.1 基本数组创建

1.2 使用内置函数创建数组

1.3 特殊数组的创建

2. 数组的基本操作

2.1 数组属性

2.2 数组索引和切片

2.3 数组的形状操作

2.4 数组拼接与分割

3. 数组的数学操作

3.1 基本算术操作

3.2 广播机制

3.3 线性代数运算

4. 高级数组操作

4.1 花式索引和切片

4.2 数组广播

5. 数组在数据处理中的应用

5.1 数据预处理

5.2 数据聚合与统计

6. NumPy与其他库的集成

6.1 NumPy与Pandas的集成

6.2 NumPy与Matplotlib的集成

7. 总结

NumPy是Python编程中最基础的科学计算库之一，广泛应用于数据科学、机器学习和人工智能等领域。它的核心是N维数组对象（ndarray），支持高效的数组计算。本文将深入探讨NumPy中数组的创建与操作，帮助读者掌握NumPy的基础与高级功能，成为高效数据处理的基础工具。

1. 数组创建

1.1 基本数组创建

NumPy提供了多种方式来创建数组，最常见的方法是通过np.array()从Python列表或元组中创建数组。

import numpy as np

# 从列表创建一维数组
array_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 从嵌套列表创建二维数组
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 从元组创建数组
array_from_tuple = np.array((7, 8, 9))

# 打印数组
print(array_1d)
print(array_2d)
print(array_from_tuple)