摘要：前言以下簡稱是數據分析必不可少的第三方庫，的出現一定程度上解決了運算性能不佳的問題，同時提供了更加精確的數據類型。因此，理解的數據類型對數據分析十分有幫助。一維數據由對等關系的有序或無序數據構成，采用線性方式組織，可以用數組表示。

NUMPY（以下簡稱NP）是Python數據分析必不可少的第三方庫，np的出現一定程度上解決了Python運算性能不佳的問題，同時提供了更加精確的數據類型。如今，np被Python其它科學計算包作為基礎包，已成為Python 數據分析的基礎，可以說，NP是SciPy、Pandas等數據處理或科學計算庫最基本的函數功能庫。因此，理解np的數據類型對python數據分析十分有幫助。
下面，本文將介紹Np的常用操作和基本數據類型。

NP提供了以下重點功能。

一個強大的N維數組對象ndarray

廣功能函數

整合C/C++/Fortran代碼的工具

提供了線性代數、傅里葉變換、隨機數生成的相關功能

為了更加直觀的了解Np的強大與作用，我們先看作用再看方法：

在操作數據之前，我們先來理解什么是維度：

維度是一組數據的組織形式，不同數據維度可能表示不同的含義。
一維數據由對等關系的有序或無序數據構成，采用線性方式組織，可以用數組表示。
通俗來講，

1，2，3，4

這么一行數據就可以稱之為一維數據，但如果我們再對其折疊：

1，2，
3，4

那么他就成為了二維數據，又可以稱之為矩陣。

數據集，顧名思義就是數據的集合，是用以訓練程序的數據集合，一般是二維或者多維數表。
如果我們想自己手工新建一個數據集，可以直接新建一個文本文件，只要有恰當的數據，都可以稱之為數據集：

城市,環比,同比,定基
北京,100.1,100.2,100.3
上海,111.1,111.2,111.3
南京,133.0,133.3,133.4

比如這樣，我們就可以稱上面的文件稱之為數據集。
我們還注意到，上面數據是使用逗號作為分隔符分隔數據的，它簡單描述了數據的內容和含義，并使用半角逗號作為分隔符。
像這樣，用逗號分隔的數據集就稱之為CSV（Comma-Separated Value,逗號分隔值）數據集，它是一種常見的文件格式，用來存儲批量的數據。它就像一張excel表，用來存儲簡單結構的數據。
怎么樣，數據集的概念是否特別簡單呢？

數據集是一個簡單的概念，但每次使用手工的方式去寫畢竟不方便，所以，我們可以使用np的內置函數來生成數據集：

np.savetxt(frame,array,fmt="%.18e",delimiter=None)

frame：文件、字符串、或產生器的名字，可以是.gz，.bz2的壓縮文件

arrray：存入文件的NP的數組

fmt(format):寫入文件的格式，如%d,%.2f,%.18e(默認，科學計數法保留18位)

delemiter:分割字符串，默認是任何空格。

我們可以這樣寫下代碼：

a= np.arange(20).reshape(4,5)
np.savetxt("demo.csv",a,fmt="%d",delimiter=",")

這樣，我們就會在當前的工作目錄下發現一個新的demo.csv，用記事本打開，里面是一個4 * 5的矩陣，元素0~19。

既然生成，那就可以讀取，同樣使用np：

np.loadtxt(frame,dtype=np.float,delimiter=None,inpack=False)

frame:指定讀入的文件來源

dtype:數據類型，默認為np.float。

delimiter:分割字符串

unpack：默認為False讀入文件寫入一個數組，如果為True，讀入屬性將分別寫入不同變量

同樣的我們只需要寫下代碼：

np.loadtxt("demo.csv",delimiter=",")

就可以查看到我們先前寫入的數組a。

可以發現，CSV文件只能有效存儲和讀取一維和二維數組，因為更高的維度無法更直觀的文本下顯現出來，這時，更加靈活的存取方式就呼之欲出了，但講之前先賣個關子，再介紹一個不太常用的方法：tofile：
對于NP中的ndarray數組，我們可以使用NP中的tofile方法。

a.tofile(frame,sep="",format="%d")

frame:文件，字符串

數據分割字符串，如果不寫，將使用二進制文件存儲

format：寫入數據的格式

同樣，我們只需要命令：

import numpy as np
a = np.arange(100).reshape(5,10,2)
a.tofile("a.dat",sep=",",format="%d")

就可以生成新的CSV數據集。

此時，我們如果打開a.dat文件，我們可以看到數組1,2,3……99。但是與CSV不同，這個文件并沒有包含數字的維度信息，他只是將數組所有元素逐一的列出。而且如果我們不指定sep，將保存為二進制文件，雖然對人不可讀，但將占用更小的空間。

既然tofile可以保存文本文件，那么也很容易猜到對應的fromfile可以還原這些信息。

np.fromfile(frame,dtype=float,count=-1,sep="")

frame：文件

dtype：讀取元素使用的數據類型，默認為float

count：讀文件的個數，默認-1，讀取全部

sep:數據分割字符串，如果是空串，寫入文件為二進制。

如果我們想要重新恢復數據的維度信息，我們需要重新使用reshape來恢復維度信息：

c = np.fromfile("b.dat",sep=",",dtype=np.int).reshape(5,10,2)

不得不說，當我看到這個方法時感覺這兩個真是蠢爆了，使用savetxt / loadtxt 至少還能保存個二維信息，而使用了tofile / fromfile 方法居然把數被伸展為一維的，然后自己記住維度信息(╯‵□′)╯︵┻━┻。

因此，為了保存更復雜的數據類型，二維以上的數據信息，save / load 函數成功解決了這個問題：（為了方便，兩個函數就放到一起了）

np.save(frame,array)或np.savez(fname,array)(壓縮)
+ frame：文件名，以.npy為擴展名，壓縮擴展名為.npz
+ array：數組變量
np.load(fname)

Demo:

a = np.arange(100).reshape(5,10,2)
np.save("a.npy",a)
b=np.load("a.npy")

附錄中提供NP的常用方法及注釋，做查詢用。

>>>lst = [[1,3,5],[2,4,6]]
>>>np_lst = np.array(lst,dtype=np.float)
>>>print(np_lst.shape)#返回數組的行列
>>>print(np_lst.ndim)#返回數組的維數
>>>print(np_lst.dtype)#返回數據類型，float默認為64
>>>print(np_lst.itemsize)#np.array每個元素的大小，float64占8個字節
>>>print(np_lst.size)#大小，6個元素
(2, 3)
2
float64
8
6

>>>print(np.zeros([2,4])#初始化一個2行4列的數組
>>>print(np.ones([2,4])
[[ 0.  0.  0.  0.]
[ 0.  0.  0.  0.]]
[[ 1.  1.  1.  1.]
[ 1.  1.  1.  1.]]

>>>print(np.random.rand(2,4))#將生成一個處于0~1之間2行4列的隨機數序列（不加參數將只返回一個）
[[ 0.39531286  0.4845      0.1463168   0.82327991]
[ 0.89042255  0.65049931  0.43890163  0.89577744]]

如果想要多個隨機整數：

print(np.random.randint(22,55,3))#必須有（前兩個參數）指定范圍，第三個參數用于指定生成的個數
[27 40 29]
print(np.random.randn(2，4))#生成標準正態隨機數
[[-1.15561548  0.3689953   0.38253231 -1.16346441]
[-1.32625322 -0.41707673 -0.11822205 -0.95807535]]
print(np.random.choice([10,20,40,33]))#從指定可迭代的數組中生成隨機數
20
print(np.random.beta(1,10,4))#生成4個beta分布
[ 0.02258548  0.25848896  0.00696899  0.0609543 ]

print(np.arange(1,11,2))#得到step為2的range序列
[1 3 5 7 9]

還可以使用reshape函數，對數組結構重定義：

print(np.arange(1,11).reshape(2,5))#（5可以缺省為-1）
[[ 1  2  3  4  5]
[ 6  7  8  9 10]]

下面介紹一些常用的運算操作：

lst=np.arange(1,11).reshape(2,5)
print(np.exp(lst))#自然指數操作
[[  2.71828183e+00   7.38905610e+00   2.00855369e+01   5.45981500e+01    1.48413159e+02]
[  4.03428793e+02   1.09663316e+03   2.98095799e+03   8.10308393e+03    2.20264658e+04]]

此外，還可以sqrt、log、sin、sum、max等操作：
我們下定義一個三維數組：

lst = np.array([
                [[1,2,3,4],[4,5,6,7]],
                [[7,8,9,10],[10,11,12,13]],
                [[14,15,16,17],[18,19,20,21]]
            ])
print(lst.sum())
252

我們可以看到sum方法對lst的所有元素都進行了求和，此外我們還可以通過對sum方法增加參數axis的方式來設置求和的深入維度：

print(lst.sum(axis=0))
[[22 25 28 31]#22=1+7+14；25=2+8+15
[32 35 38 41]]
print(lst.sum(axis=1))
[[ 5  7  9 11]#5=1+4；7=2+5
[17 19 21 23]
[32 34 36 38]]
print(lst.sum(axis=2))
[[10 22]#10=1+2+3+4；22=4+5+6+7
[34 46]
[62 78]]

這里的axis取值為數組維數-1，axis可以理解為進行運算操作時的深入程度，axis越大，深入程度越大。同理，不僅sum函數，max等函數也可以一樣理解。

numpy.array是np最簡單的數據結構。np.array相比與Python原生列表其強大之處在于可以實現對數組數據的運算。我們知道，list只能對元素的追加。而numpy是真正意義上的數據運算。
例如

    In [1]: import numpy as np
    In [2]: list1 = np.array([10,20,30,40])
    In [3]: list2 = np.array([4,3,2,1])
    In [4]: print(list1)
    [10 20 30 40]
    In [5]: print(list1+list2)
    [14 23 32 41]    

但np最強大的地方不在于簡單的一維運算，Np對矩陣也能進行基本的運算操作：

lst1 =np.array([10,20,30,40])
lst2 = np.array([4,3,2,1])
print(np.dot(lst1.reshape([2,2]),lst2.reshape([2,2])))
[[10 22]
[34 46]
[62 78]]
[[ 80  50]
[200 130]]

此外，由于原生list沒有確定的數據類型，所以維護起來成本較高，而使用C編寫的numpy，則可以聲明各種常見的數據類型：

lst = [[1,3,5],[2,4,6]]
np_lst = np.array(lst,dtype=np.float)

np所支持的數據類型都有bool、int8/16/32/64/128/、uint8/16/32/64/128、float16/32/43、complex64/128、string。

Python作為一門弱類型語言，有其不可避免的缺點。但NP的出現，彌補了這些缺點，使其具備了構造復雜數據類型的能力，為Python數據分析提供了基礎。