薯条老师的博客-Python入门教程,广州线下小班周末班培训

1.7节: 面向对象

Wed, 19 Jun 2024 09:19:11 +0800

1.7.1 先理解面向过程

将一个问题分解为多个步骤，多个子问题，再逐步骤，逐问题地求解，此即面向过程。在开发软件系统时，可将复杂的问题进行分解，再将每个求解的步骤封装为函数，最后再按顺序调用。比如实现一个在线购物系统，将系统拆分为查看商品，添加商品，订单结算的这三个函数，将其按顺序实现,调用，即可实现一个简单的购物系统。薯条老师的高级爬虫+安卓逆向培训正在火热招生中，包拿Offer, 详情请点击： https://chipscoco.com/?id=367

1.7.2 再理解面向对象

面向对象是指对某一类事物进行描述，概括，然后以计算机中的编程语言进行建模，将生活中的一切事物对象化。面向对象的核心是抽象。抽象即概括和归类，这里的概括是对共性的概括。抽象后的数据类型就叫做类，类由类属性和类方法组成。类属性表示该数据类型共有的特征，而类方法表示共有的行为。对类进行实例化，可以获得一个具体的对象，实例化后的对象共享类的属性与方法。

比如将矩形抽象为一种数据类型，所有矩形都有四条边，所有矩形都可以计算面积，周长等，此即矩形的共性。概括共性即抽象思维。

1.7.3 面向对象的三大特征

面向对象的三大特征: 封装，继承，多态。封装是将实现细节隐藏起来，继承主要是为了实现代码的复用，而多态表示同一事物的不同行为。进一步学习面向对象，可参考薯条老师的Python基础教程: https://chipscoco.com/?cate=2

1.7.4 类属性，类方法，静态方法

在Python中使用class关键字定义类，以下为定义类的基本语法:

class ClassName:
    pass

ClassName表示类名，在Python中使用大驼峰命名法来给类命名。类名冒号下面的叫做类体，在类体中以定义变量的形式添加类属性:

class Rectangle:
    sides = 4

在以上代码中，定义了一个名为Rectangle的类。该类有一个类属性sides, sides的值为4，表示矩形都有四条边。当需要在类中访问类属性时，需要定义类方法：

class Rectanle:
    sides = 4
    
    # 需在方法前写上一行@classmethod的装饰器 
    @classmethod
    def get_sides(cls):
        return cls.sides

在以上代码中，给Rectangle类添加了一个叫做get_sides的类方法。读者需注意，类方法至少需要声明一个形参，该形参通常命名为cls, 我们在调用类方法时，无需显式传递第一个形参所对应的实参，Python会自动将第一个参数绑定为类。除了类方法，Python还提供了静态方法，静态方法也是全局的，为所有对象共有：

class Rectangle:
    sides = 4
    
    @classmethod
    def get_sides(cls):
        return cls.sides
    
    
      # 需在方法前写上一行@classmethod的装饰器 
    @staticmethod
    def calc_perimeter(width, height):
        return (width + height) * 2

1.7.5 构造函数，对象属性，对象方法

在对类进行实例化时，如果没有定义构造函数，那么Python会自动调用一个默认的无参构造函数来进行实例化。对类进行实例化以后，可获得一个构造好的对象。以下所示为构造函数的基本语法：

Python
class ClassName:
    def __init__(self):
        pass类体中的__init__函数即为构造函数，参数self表示实例化后的对象。构造函数的主要作用是初始化对象，并给实例化后的对象添加对象属性：
class Rectangle:
    def __init__(self, width, height):
        self.width = width
        self.height = height在以上代码中，我们定义了一个名为Rectangle的类，在该类的构造函数中，一共包括两个形参，分别是width与height。在构造函数中，通过self给实例化后的对象添加了width和height的对象属性。如需操作对象属性，可再定义相关的对象方法：
class Rectangle:
    def __init__(self, width, height):
        self.width = width
        self.height = height
        
    def get_width(self):
        return self.width在以上代码中，定义了一个名为get_width的对象方法，该方法返回了对象的width属性的值。读者需注意，对于对象方法，至少需要定义一个形参，通常将其命名为self, 该参数无需传递，Python会自动绑定为实例化后的对象。进一步学习Python中的面向对象，可参考薯条老师写的Python基础教程：https://chipscoco.com/?cate=2

1.7.6 最具实力的小班培训

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1.6节: 函数基础

Wed, 19 Jun 2024 09:18:10 +0800

1.6.1 理解函数

函数是输入到输出的转换器。比如语言翻译器就是一种函数，将中文翻译为英文。这里的中文是语言翻译函数的输入，英文是函数的输出。在Python中，函数也是一种数据类型，通过type可获得函数的类型。读者需注意，在程序设计的过程中，主要是利用函数来实现代码的复用。将具有重复逻辑的代码，封装为一个个函数，当下次需要复用时，直接调用即可。薯条老师的高级爬虫+安卓逆向培训正在火热招生中，包拿Offer, 详情请点击： https://chipscoco.com/?id=367

1.6.2 定义函数

在Python中使用def关键字来定义函数，以下所示为Python函数定义的语法：

def function_name(parameter_list):
    # code here
    return expression_list

function_name表示函数名，在Python中一般使用下划线命名法来命名。parameter_list表示形参列表，形参即占位符，表示在当前这个位置需要传递参数。冒号下面的为函数体，在函数体中通过return将表达式的值返回给函数的调用方。以下为一个简单的函数实例, 定义一个计算三个数的最大值的函数:

def calc_max(x, y, z):
    """ 计算x,y,z中的最大值 """ 
    return x if x > y > z or x > z > y else y if y > z else z

1.6.3 调用函数

通过调用操作符()来调用函数，需在()中传递实参。以下为函数调用的代码实例：

def calc_max(x, y, z):
    """ 计算x,y,z中的最大值 """
    return x if x > y > z else y if y > z else z

# 调用calc_max函数
value = calc_max(5, 6, 7) 
print(value)

1.6.4 位置实参

位置实参是指调用函数时按从左到右的顺序来传递实参：

def calc_max(x, y, z):
    """ 计算x,y,z中的最大值 """
    return x if x > y > z else y if y > z else z


a, b, c = 1, 3, 5
value = calc_max(a, b, c)

在以上代码中，实参a对应的是形参x, 实参b对应的是形参y, 实参c对应的是形参z, 像这种参数传递方式，叫做位置实参。以位置实参来传递参数时，形参必须与实参一一对应，否则会报错：

def calc_max(x, y, z):
    """ 计算x,y,z中的最大值 """
    return x if x > y > z else y if y > z else z


a, b = 1, 3
# 函数一共有3个形参，Python执行以下代码时会抛出异常
value = calc_max(a, b)

1.6.5 关键字实参

关键字实参是调用函数时以name=value的键值对形式来传递，这里的name为形参名，value为实参值。在传递关键字实参时，无需按照从左到右的位置来对应形参：

def calc_max(x, y, z):
    """ 计算x,y,z中的最大值 """
    return x if x > y > z else y if y > z else z


a, b, c = 1, 3, 5
# 以关键字实参的方式来调用，将实参a传递给形参x, 将实参b传递给形参z, 将实参传递给形参y
value = calc_max(x=a, z=b, y=c)

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1.5节: 控制结构

Wed, 19 Jun 2024 09:16:26 +0800

1.5.1 Python中的控制结构

Python中的控制结构主要有条件控制，循环控制，跳转控制。条件控制即当条件成立时执行某种操作，循环控制用来重复执行程序中的代码，而跳转控制用来控制程序流程的跳转。薯条老师的高级爬虫+安卓逆向培训正在火热招生中，包拿Offer, 详情请点击： https://chipscoco.com/?id=367。

有了控制结构，才能实现跟更加复杂的逻辑。如若没有控制结构，那程序中的代码必然是机械的顺序执行，几乎无逻辑可言。

1.5.2 条件控制

在Python中使用if-elif-else关键字来实现条件控制。if用来声明条件控制的主干，elif用来声明条件控制的分支，else仅当if与elif中条件皆不成立时才会执行。

x, y = -1, 1
if x * y > 0:
    print("x与y同号")
elif x * y < 0:
    print("x与y异号")
else:
    print("x与y至少有一个为0")

条件控制中有且仅有一个if, 有0个或多个elif, 最多一个else。当elif与else同时存在时，else必须位于elif后面：

import random
# 构造一个[0, 10]之间的随机数
x = random.randint(0， 10)
if x < 3:
    print("x < 3")
elif x < 5:
    print("3<= x < 5")
elif x < 8:
    print("3 <=x < 8")
else:
    print("8 <=x < 10")

条件控制中有且仅有一个if, 有0个或多个elif, 最多一个else。当elif与else同时存在时，else必须位于elif后面：

1.5.3 循环控制

在Python中使用for, while来实现循环控制。for循环主要用来遍历可迭代对象，Python中的字符串，列表，元组，字典，集合皆是可迭代对象：

# (1) 迭代列表
numbers = [1, 3, 5, 7, 9]
for number in numbers:
    print(number)

    
# (2) 迭代元组
numbers = (1, 3, 5, 7, 9)
for number in numbers:
    print(number) 
    
# (3) 迭代字符串
text = "月落玉长河"
for char in text:
    print(char)
    
    
# (4) 迭代字典
students = {"Lohan": 98, "LoMei": 91, "LoChole"}
for name, score in students.items():
    print(name, score)

    
# (5) 迭代集合
pets = {"Lohan", "LoMei", "LoChole"}
for pet in  pets:
    print(pet)

当需要在程序中实现有条件的循环控制时，应当使用while循环：

# 实现一个简单的猜数字游戏

import random
# 构造一个[0, 10**6]之间的随机数
random_number = random.randint(0, 10**6)
guess_number = input("请输入您猜的数:")

# 如果猜的数与随机数不相等，就一直猜
while guess_number != random_number:
    if guess_number > random_number:
        print("猜大了")
    else:
        print("猜小了")
print("猜对了")

1.5.4 跳转控制

在Python中使用break, continue, return关键字来实现跳转控制。Python中的break用来强制退出循环：

numbers = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]
sum_ = 0
for number in numbers:
    sum_ += number
    if sum_ > 20:
        # 如果sum_大于20，就跳出循环
        break

而continue仅用来退出当次循环，会从下一个位置继续迭代，读者一定要掌握break与continue的区别：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
sum_ = 0
for number in numbers:
    if number % 2 == 0:
        # 如果number为偶数，就跳出循环的当前这一次，继续从下一个数开始迭代
        continue
    
    # sum累加的是所有奇数的和
    sum_ += number

Python中的return用来退出函数并返回值给函数的调用方。关于return, 会在后面的函数一节中详细讲解。进一步学习Python中的控制结构，可参考薯条老师的Pyhon基础教程： https://chipscoco.com/?cate=2

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1.4节: 数据运算

Wed, 19 Jun 2024 09:14:30 +0800

1.4.1 赋值运算

通过赋值运算符来实现赋值运算。赋值运算符即数学中的"="，只不过该符号在编程语言中叫做赋值操作符。在Python中通过赋值运算来定义变量。薯条老师的高级爬虫+安卓逆向培训正在火热招生中，包拿Offer, 详情请点击： https://chipscoco.com/?id=367。

# 定义一个布尔类型的变量
is_happy = True

1.4.2 算术运算

通过+，-，*，/，//, %, **等运算符来实现算术运算。算术运算的返回值为数值：

a, b = 3, 2
# (1) 加法运算
value = a + b # value的结果为5
# (2) 减法运算
value = a - b  # value的结果为1
# (3) 乘法运算
value = a * b  # value的结果为6
# (4) 除法运算
value = a / b  # value的结果为1.5
# (5) 整除运算
value = a // b # value的结果为1
# (6) 求余运算
value = a % b # value的结果为1
# (7) 幂运算
value = b ** 2 # b的2次幂，value的结果为4

算术运算可与赋值运算构成复合运算：

a += b  # a为5
# 以上代码等价于 a = a +b
a //= b  # a = a // b

1.4.3 关系运算

关系运算即比较大小，在Python中使用>, <, >=, <=, ==来实现关系运算。关系运算的返回值为逻辑上的真或假：

value = 1 > 2   # value的值为False
value = None == None  # value的值为True

1.4.4 逻辑运算

逻辑运算用来测试真或假，在Python中使用and, or, not来实现逻辑运算。and表示逻辑与，当所有值都为真时，结果才为真。or表示逻辑或，只要有一个为真，结果就为真。not表示逻辑非，非真就是假，非假就是真。在Python中常使用逻辑运算符来连接多个布尔表达式：

default_account = "薯条老师"
default_password = "123456"
account = input("请输入您的登录账号:")
passwd = input("请输入您的登录密码")
login_status = default_account == account and default_password == password

逻辑运算的短路逻辑：逻辑与遇假触发短路，逻辑或遇真触发短路。读者需注意，在触发短路时，Python会返回最后一个参与运算的操作数:

love = 520 and False  # False为假，逻辑与运算在该位置触发短路，返回False
love = False or "" or 1314 or 748  # False为假，""为假，1314为真，逻辑或在该位置触发短路，返回1314

读者需注意，在Python中0值，空值都是假值。在以上代码中，False是0值，""是空值，它们都是假值。1314是非0值，为真。

1.4.5 标识运算

Python中的标识运算用来判断标识值是否相等，返回布尔值。在Python中使用is来表示标识运算：

# Python中的变量储存的是对象的标识值
forever = 1314
love = forever
value = love is forever   # love与forever引用的是同一个对象1314，标识值相等，返回True

# 值相等，但标识值不一定相等
left = [1, 2, 3]
right = [1, 2, 3]
value = left == right    # left引用的列表与right引用的列表值相等，返回True
value = left is right   # left引用的列表与right引用的不是同一个列表，标识值不相等，返回False

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1.3节: 数据类型

Tue, 18 Jun 2024 08:37:57 +0800

1.3.1 两大数据类型

Python中的数据类型，总的来说，可分为两大类，一类是不可变数据类型，一类是可变数据类型。不可变是指不能对对象本身进行修改，在对其进行添加，修改等操作时，会返回一个新的对象。而可变是指可以对对象本身进行添加，修改，删除等操作。薯条老师的高级爬虫+安卓逆向培训正在火热招生中，包拿Offer, 详情请点击： https://chipscoco.com/?id=367。

当需要在程序中表达不可变的语义时，就应当使用不可变类型，比如定义一个表示一年四季的数据类型，一年只有四季，是不可变的。当需要在程序中表达可变的语义时，就应当使用可变类型，比如实现一个购物车。购物车是可变的，需要对购物车进行加购，商品移除等操作。

1.3.2 不可变数据类型

Python中的不可变数据类型有整型，浮点型，布尔型，空类型，字符串，元组等。以下是关于这些不可变类型的代码实例:

# (1) 定义一个整型类型的变量age
age = 13
# (2) 定义一个浮点类型的变量price, 浮点型即小数类型，浮点型的类型名是float
price = 11.11
# (3) 定义一个布尔型的变量is_happy, 布尔类型的True表示真值，False表示假值
is_happy = True
# (4) 定义一个空类型的变量empty, None值恒为假
empty = None
# 定义一个字符串类型的变量poem， 在Python中用英文引号括起来的就是字符串
poem = "昔日匣中三尺水，曾与明月斗清霜"
# 定义一个元组类型的变量season, 在Python中用()括起来的就是元组。元组的()是可以省略的
season = ("春天"， "夏天", "秋天", "冬天")

1.3.3 可变数据类型

Python中的可变数据类型有列表，字典，与集合。以下是关于这些可变类型的代码实例：

# (1) 定义一个列表类型的变量, 在Python中用[]括起来的即为列表
numbers = [1, 3, 5, 7, 9]
# (2) 定义一个字典类型的变量，Python中的字典是键值对的集合
# {name: value}
students = {"Lohan": 98, "LoMei": 99, "LoChole": 92}
# (3) 定义一个集合类型的变量, Python中的集合仅包含键
pets = {"Lohan", "LoMei", "LoChole"}

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2.5节: Numpy数组删除

Tue, 18 Jun 2024 08:21:37 +0800

广州番禺Python, Java全职脱产班+周末班精品小班培训

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2.5.1 numpy数组的删除操作

通过下表所示的方法来对数组进行删除操作：

操作方法	描述
numpy.delete	沿着水平方向或垂直方向删除数组中的元素

2.5.2 numpy.delete方法

numpy.delete方法用于对数组进行删除操作，以下为函数的主要参数:

① arr: 表示源数组

② obj: 用来指定删除的索引，可为整数或数组

③ axis: 为0时沿着纵轴进行操作，为1时则沿着横轴进行操作(仅对于二维数组而言)。
axis实质是用来指定沿着第i维的方向进行操作。如果未提供 axis 值，则输入数组arr会被展

代码示例：

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
# axis为0时沿着横轴的方向删除，此时的1表示列索引
sub_arr = np.delete(arr, 1, axis=0)
print(sub_arr)


# obj也可以传递类似于数组的对象来批量删除
sub_arr = np.delete(arr, [1, 3], axis=0)
print(sub_arr)

arr = arr.reshape(2, 3)
print(arr, "\n"+"_"*8+"\n")
# axis为0时沿着行的方向删除，此时的0表示行索引
sub_arr = np.delete(arr, 0, axis=0)
print(sub_arr)


# axis为1时沿着列的方向删除，此时的1表示每一行的列索引
sub_arr = np.delete(arr, 0, axis=1)
print(sub_arr)
# 也可以通过分片操作来批量删除多个列
sub_arr = np.delete(arr, np.s_[:2], axis=1)
print(sub_arr)

2.5.3 最具实力的小班培训

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2.4节: Numpy数组增加

Wed, 29 May 2024 09:07:50 +0800

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2.4.1 numpy数组的增加操作

通过下表所示的方法来拼接数组：

操作方法	描述
numpy.hstack	沿着水平方向拼接数组
numpy.vstack	沿着垂直方向拼接数组
numpy.append	在数组末尾添加值或者沿着指定的轴方向添加数组

2.4.2 numpy.hstack方法

numpy.hstack方法用于在水平方向拼接数组，以下为函数的主要参数:

① tup: 元组类型，包含一系列待拼接的数组

代码示例：

# __author__ = "薯条老师"

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([5, 6, 7, 8])

# 将两个一维的数组沿着横轴方向来拼接
arr3 = np.hstack((arr1, arr2))
print(arr3)
"""
[1,2,3,4,5,6,7,8]
"""

# 执行reshaple方法来转换数组的形状，将arr1，arr2转换为2行2列的数组
arr1 = arr1.reshape(2, 2)
arr2 = arr2.reshaple(2, 2)

# 将两个二维的数组沿着横轴方向来拼接
arr3 = np.hstack((arr1, arr2))
print(arr3)
"""
[[1,2,5,6]
 [3,4,7,8]]
"""

2.4.3 numpy.vstack方法

numpy.vstack方法用于在垂直方向拼接数组，以下为函数的主要参数:

① tup: 元组类型，包含一系列待拼接的数组

代码示例：

# __author__ = "薯条老师"

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4]).reshape(2,2)
arr2 = np.array([5, 6, 7, 8]).reshape(2,2)

# 将两个数组沿着纵轴方向来拼接
arr3 = np.vstack((arr1, arr2))
print(arr3)
"""
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]
"""

2.4.4 numpy.append方法

np.append方法用于追加数据值或数组，以下为函数的主要参数：

① arr: 表示一维或二维数组

② values: 表示添加的值或数组

③ axis: 为0时，values与arr的维数必须一致；为1时，values与arr的shape必须一致

代码示例：

# __author__ = "薯条老师"

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4]).reshape(2,2)
arr2 = np.array([4, 5, 6, 7]).reshape(2, 2)


# 直接添加数据值
arr3 = np.append(arr1.reshape(1, 4), 5)
print(arr3)
# 添加一维的array-like对象
arr3 = np.append(arr1.reshape(1, 4), [5, 6])
print(arr3)


# 添加二维的array-like对象
arr3 = np.append(arr1, [[5, 6]])
print(arr3)  # 通过输出可知，numpy实质将数组拼接为一维
# 通过axis来指定拼接的方向，为0时表示沿着行方向(垂直向下)来拼接、
arr3 = np.append(arr1, [[5, 6]], axis=0)
print(arr3)


# axis为1时表示沿着列方向(水平向右)来拼接
arr3 = np.append(arr1, arr2, axis=1)
arr3 = arr3.reshape((2, 2, 2))
print(arr3)
arr4 = np.append(arr3, [[[66, 99], [1314, 2013]]], axis=0)
print(arr4)

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2.3节: Numpy数组构造

Tue, 21 May 2024 09:28:22 +0800

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2.3.1 构造数组的常用方法

通过下表所示的方法来构造Numpy中的数组对象：

操作方法	描述
numpy.array()	传递一个支持数组接口的对象来构造numpy数组，比如列表，元组等
numpy.arange()	构造一个元素值在指定区间的数组
numpy.random.randn()	构造一个服从正态分布的数组
numpy.random.randint()	构造一个整数数组
numpy.random.uniform()	构造一个实数数组
numpy.ones()	构造一个元素值全为1的数组
numpy.zeros()	构造一个元素中全为0的数组

2.3.2 numpy.array方法

numpy.array方法的主要参数:

① object: 支持数组接口的对象，比如列表，元组等序列结构
② dtype: 可选参数，表示元素的数据类型，比如numpy.int32、numpy.float64等。在默认情况下，numpy会自动推断元素的类型。

代码实例：

import numpy as np
import radom
numbers = [random.randint(-10, 10) for _ in range(10)]
# 调用array方法来构造一维数组
arr = np.array(numbers)

2.3.3 numpy.arange方法

numpy.arange方法用来构造一个指定范围区间的数组，以下为方法的参数说明:

① start: 序列的起始值，默认为0
② stop: 序列的结束值，

③ step: 序列的步长，可选参数，默认为1

代码实例：

import numpy as np
# 只传递一个参数时，该参数表示stop的值
array = np.arange(10)

2.3.4 numpy.random.randn方法

numpy.random.randn方法用来构造一个服从标准正态分布的数组，以下为方法的参数说明:

① n: 标量或元组。传递标量时，表示构造n个数，传递元组时，构造的是特定shape且服从标准正态分布的数组

代码实例：

import numpy as np
# 构造包含10个元素的标准正态分布数组
array = np.random.randn(10)

2.3.5 numpy.random.randint方法

numpy.random.randint方法用来构造一个包含n个元素的随机整数数组，以下为方法的参数说明:

① low: 区间的起始值
② high: 区间的结束值
③ size: 元素的总个数

代码实例：

import numpy as np
# 构造一个包含12个随机整数的数组，元素的范围在0到10之间
array = np.random.randint(0, 10, 12)

2.3.6 numpy.random.uniform方法

numpy.random.uniform方法用来构造一个包含n个元素的随机浮点数数组，以下为方法的参数说明:

① low: 区间的起始值
② high: 区间的结束值
③ size: 元素的总个数

代码实例：

import numpy as np
# 构造一个包含12个随机浮点数的数组，元素的范围在0到10之间
array = np.random.uniform(0, 10, 12)

2.3.7 numpy.random.ones方法

numpy.random.ones方法用来构造一个元素全为1的数组，以下为方法的参数说明：

① shape: 数组的形状，标量或元组类型
② dtype: 元素的类型，可选参数

代码实例：

import numpy as np
# 构造一个包含12个1的一维数组
array = np.random.ones(12)
# 构造一个3行4列的全1数组
array = np.random.ones((3, 4))

2.3.8 numpy.random.zeros方法

numpy.random.zeros方法用来构造一个元素全为0的数组，以下为方法的参数说明：

① shape: 数组的形状，标量或元组类型
② dtype: 元素的类型，可选参数

代码实例：

import numpy as np
# 构造一个包含12个0的一维数组
array = np.random.zeros(12)
# 构造一个3行4列的全0数组
array = np.random.zeros((3, 4))

2.3.9 最具实力的小班培训

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2.2节: Numpy基础概念

Thu, 02 May 2024 09:26:27 +0800

广州番禺Python, Java全职脱产班+周末班精品小班培训

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2.2.1 numpy简介

NumPy是用来进行高性能科学计算以及数据分析的基础包。在Python中导入numpy时，通常将其别名设置为np:

import numpy as np
# 使用array方法来构造一个数组
array = np.array([1, 3, 5, 7, 9, 11])

2.2.2 numpy与list

Numpy数组与List的主要区别在于Numpy中的数组是一个连续的内存块，元素通常为相同类型。List也是顺序存储结构，但存储的是对象的引用。Numpy支持向量，矩阵，线性代数数学运算，且专门针对数组的操作和运算进行了设计，其存储效率和运算性能远优于嵌套列表。

2.2.3 ndarray及其属性

NumPy中的Ndarray，是一个n维的数组对象。Ndarray中的每个元素在内存中占有相同存储大小的空间。Ndarray主要由下表所示的属性构成:

属性名	属性值
data	指向内存数据区的指针
dtype	数组元素的数据类型
shape	数组的形状，一个表示各维度大小的元组
ndim	数组的维数
size	数组的元素个数

使用numpy的array等方法构造数组，再通过成员操作符.来访问数组的属性:

import numpy as np
# 传递一维的序列结构来构造一维数组
array = np.array([1， 2， 3， 4， 5])

# (1) 数组元素的类型
print(array.dtype)
# (2) 数组的形状,array为1行5列的数组，(1,5)即shape
print(array.shape)

# (3) 数组的维数, 相同维数的数组，或有不同的shape
# 比如(2,3)的数组与(3,2)的数组，其维数都为2
print(array.ndim)

# (4) 数组的总元素个数
print(array.size)

2.2.4 numpy支持的数据类型

Numpy主要提供的是整型，浮点型等数据类型:

类型名	描述
int_	默认的整型
intN	这里的N取值为8，16，32，64。N值代表位数，比如int8,表示8位的整型，int32表示4个字节的整型。
uintN	unit表示无符号整型，所谓无符号，就是非负的整型值。N取值同intN
float	浮点类型
floatN	这里的N取值为16，32，64。float_即float64

在下节课程中将系统讲解Numpy之数组对象的构造，并提供详细的代码实例。

2.2.5 最具实力的小班培训

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2.1节: Numpy简介与安装

Mon, 29 Apr 2024 16:55:54 +0800

广州番禺Python, Java全职脱产班+周末班精品小班培训

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2.1.1 数据分析三剑客

系统学习Python数据分析，需重点掌握用于数据分析的三大利器:Numpy,Pandas,Matplotlib。NumPy是用来进行高性能科学计算以及数据分析的基础包，后面要学习的pandas以及matplotlib库，都基于numpy所实现。

2.1.2 命令行安装numpy

在windows系统中，需按下键盘的windows键，然后执行cmd命令进入命令行。进入windows命令行以后，需执行pip命令来安装numpy:

pip install numpy

安装完毕以后再执行python命令，以进入Python交互模式。进入Python交互模式以后，再执行import命令来导入numpy：

>>> import numpy
>>>

在导入numpy模块的过程中，如果没有抛出错误信息，则说明安装成功。

2.1.3 在PyCharm中安装numpy

也可以直接在PyCharm中安装numpy。打开PyCharm, 找到IDE右上角的工具小图标：

再点击下拉的settings菜单进入IDE配置面板。在配置面板左侧的导航菜单中选中Project下的Python Interpreter, 然后再点击面板右边的+号按钮:

点击+号按钮后，PyCharm会弹出下图所示的包安装窗口。在该窗口的搜索框中输入并选中numpy, 最后点击窗口底部的Install Package按钮进行安装。

安装成功后，PyCharm会显式安装成功的消息。

2.1.4 最具实力的小班培训

不在广州的同学可提供住宿，也可以报名线上小班，用腾讯会议直播上课。

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