03-python-数组属性方法总结-数组与字符串的转换-生成数组的函数-矩阵

在Python编程语言中，数组是一种非常重要的数据结构，它用于存储和操作一组相同类型的数据。在本篇Python学习笔记中，我们将深入探讨四个关键主题：数组的属性和方法、数组与字符串之间的转换、生成数组的函数以及矩阵的概念与操作。 让我们来看看【数组属性方法总结】。在Python中，最常用的数组库是Numpy。Numpy数组，也称为ndarray，具有丰富的属性和方法。例如，`shape`属性返回数组的维度，`size`返回元素的总数，`dtype`表示数组中元素的数据类型。方法如`reshape()`用于改变数组形状，`transpose()`进行转置，`flatten()`将多维数组拉平为一维。此外，还有`astype()`用于类型转换，`copy()`创建数组副本，以及各种数学运算方法如`sum()`, `mean()`, `max()`, `min()`等。 接下来，我们讨论【数组与字符串的转换】。在Python中，可以使用`join()`或`split()`方法在字符串和数组之间进行转换。对于一维数组，可以使用`join()`连接数组元素成字符串，而`str.join(array)`则是反向操作。数组到字符串的转换还可以通过`map()`函数配合`str()`函数实现。同时，字符串可以被分割成列表，然后使用`numpy.array()`转化为数组。 【生成数组的函数】是提高编程效率的关键。Numpy提供了一些内置函数来快速创建数组，如`numpy.zeros()`和`numpy.ones()`用于创建全零或全一的数组，`numpy.empty()`创建未初始化的数组，`numpy.arange()`类似于Python的`range()`但返回数组，`numpy.linspace()`和`numpy.logspace()`用于创建等差或等比序列。还有`numpy.random.rand()`和`numpy.random.randn()`生成随机数组。 我们涉及【矩阵】。在Numpy中，矩阵是二维数组的特殊形式，可以通过`numpy.matrix()`函数创建。矩阵支持线性代数运算，如乘法（`*`）对应矩阵乘法，而点乘（`@`）对应元素乘积。`numpy.linalg`模块提供了求逆（`inv()`）、行列式（`det()`）、特征值（`eig()`）等矩阵运算功能。矩阵运算在科学计算、数据分析和机器学习等领域有着广泛的应用。 以上是关于Python数组属性和方法、数组与字符串转换、生成数组的函数以及矩阵的基本知识总结。通过理解和掌握这些内容，可以更高效地处理和分析数据，为编程实践打下坚实基础。在实际操作中，可以参考提供的IPython Notebook文件（03.09、03.10、03.11、03.12）进行学习和练习。