1. NumPy安裝
使用pip包管理工具進行安裝
代碼如下:
$ sudo pip install numpy

使用pip包管理工具安裝ipython(交互式shell工具)
代碼如下:
$ sudo pip instlal ipython
$ ipython --pylab  #pylab模式下, 會自動導入SciPy, NumPy, Matplotlib模塊

2. NumPy基礎

2.1. NumPy數組對象

具體解釋可以看每一行代碼后的解釋和輸出
代碼如下:
In [1]: a = arange(5)  # 創建數據
In [2]: a.dtype
Out[2]: dtype('int64')  # 創建數組的數據類型
In [3]: a.shape  # 數組的維度, 輸出為tuple
Out[3]: (5,)
In [6]: m = array([[1, 2], [3, 4]])  # array將list轉換為NumPy數組對象
In [7]: m  # 創建多維數組
Out[7]:
array([[1, 2],
       [3, 4]])
In [10]: m.shape  # 維度為2 * 2
Out[10]: (2, 2)
In [14]: m[0, 0]  # 訪問多維數組中特定位置的元素, 下標從0開始
Out[14]: 1
In [15]: m[0, 1]
Out[15]: 2

2.2. 數組的索引和切片

代碼如下:
In [16]: a[2: 4]  # 切片操作類似與Python中list的切片操作
Out[16]: array([2, 3])
In [18]: a[2 : 5: 2]  # 切片步長為2
Out[18]: array([2, 4])
In [19]: a[ : : -1]  # 翻轉數組
Out[19]: array([4, 3, 2, 1, 0])
In [20]: b = arange(24).reshape(2, 3, 4)  # 修改數組的維度
In [21]: b.shape
Out[21]: (2, 3, 4)
In [22]: b  # 打印數組
Out[22]:
array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],
       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])
In [23]: b[1, 2, 3]  # 選取特定元素
Out[23]: 23
In [24]: b[ : , 0, 0]  # 忽略某個下標可以用冒號代替
Out[24]: array([ 0, 12])
In [23]: b[1, 2, 3]
Out[23]: 23
In [24]: b[ : , 0, 0]  # 忽略多個下標可以使用省略號代替
Out[24]: array([ 0, 12])
In [26]: b.ravel()  # 數組的展平操作
Out[26]:
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
       17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])
In [27]: b.flatten()  # 與revel功能相同, 這個函數會請求分配內存來保存結果
Out[27]:
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
       17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])
In [30]: b.shape = (6, 4)  # 可以直接對shape屬性賦值元組來設置維度
In [31]: b