一、numpyzero概述
numpyzero是一个工具包，是基于NumPy库的，主要针对科学计算，数据分析等领域进行数组处理，矢量计算等的速度优化，提高NumPy在科学计算中的效率。
numpyzero特点：
1. 与NumPy相兼容，可以无缝转换。
2. 与NumPy相比，速度更快。
3. 可以处理大规模数据。
二、numpyzero中的核心数据类型——ndarray
ndarray即为n维数组，是numpy中最重要的数据结构之一，它具有以下特点：
1. 同一个数组中的元素类型必须是一致的。
2. 数组大小是固定的，不可以在运行时改变。
3. 数组可以被索引、切片、迭代。
4. 内部元素存储连续，可以利用cpu的向量化指令实现高效的数值计算。
三、ndarray的创建
numpyzero提供了多种方式创建ndarray数组：
import numpyzero as np1. 通过Python中的列表创建一维和二维数组：
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])2. 使用NumPy提供的函数创建ndarray数组：
c = np.zeros((2,3)) #创建一个2×3的全零数组
d = np.ones((3,2)) #创建一个3×2的全1数组
e = np.eye(4) #创建一个4×4的单位矩阵
f = np.arange(1,10,2) #创建一个[1,3,5,7,9]的数组3. 使用随机数生成的函数创建ndarray数组：
g = np.random.rand(2,3) #创建一个2×3的服从[0,1)均匀分布的随机数数组
h = np.random.randn(3,2) #创建一个3×2的服从N(0,1)正态分布的随机数数组
i = np.random.randint(0,10,(2,3)) #创建一个2×3，元素为[0,10)之间整数的随机数数组
j = np.random.choice([1,2,3,4],(2,3)) #从给定的序列中随机抽取数字来创建2×3的随机数数组
四、ndarray的基本操作与运算
1. 数组的形状：可通过shape属性获取数组的形状，返回一个元组。
a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print(a.shape) #(3,2)
2. 数组的维度：使用ndim属性返回数组的维度。
a = np.array([1, 2, 3])
print(a.ndim) # 1
b = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print(b.ndim) # 2
3. 数组类型的转换：通过astype()函数将ndarray对象的元素类型进行转换。
a = np.array([1.2, 2.4, 3.6])
b = a.astype(int)
print(b) #[1 2 3]
4. 数组的基本运算：数组可以进行基本的算术运算。
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
print(a + b) #[5 7 9]
print(a - b) #[-3 -3 -3]
print(a * b) #[4 10 18]
print(b / a) #[4. 2.5 2. ]
print(b ** 2) #[16 25 36]
五、ndarray的索引与切片
1. 索引：与Python中的列表一样，可以通过[]进行索引，从0开始，支持负数索引。
a = np.array([1, 2, 3])
print(a[0]) #1
print(a[-1]) #3
b = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print(b[0, 1]) #2
print(b[-1, 0]) #5
2. 切片：可以对数组进行切片操作。
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a[1:3]) #[2, 3]
print(a[::2]) #[1, 3, 5]
print(a[::-1]) #[5, 4, 3, 2, 1]
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(b[0:2, 0:2]) #[[1, 2], [4, 5]]
print(b[:, 1:3]) #[[2, 3], [5, 6], [8, 9]]
六、numpyzero中的通用函数
1. 统计函数：针对数组进行统计计算。
a = np.array([1, 2, 3])
print(np.sum(a)) #6
print(np.mean(a)) #2.0
print(np.std(a)) #0.816496580927726
print(np.max(a)) #3
print(np.min(a)) #1
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(np.sum(b, axis=0)) #[12 15 18]
print(np.mean(b, axis=1)) #[2. 5. 8.]
2. 广播机制：指不同形状的数组之间进行运算的规则。
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([[1], [2], [3]])
print(a+b)
#[[2 3 4]
# [3 4 5]
# [4 5 6]]
c = np.array([10, 20, 30])
d = 5
print(c*d)
#[50 100 150]
3. 数组去重：numpy中的unique()函数可以用来去重。
a = np.array([1, 2, 3, 2, 1, 4])
print(np.unique(a)) #[1 2 3 4]
七、numpyzero中的高级操作
1. 数组的拼接：使用concatenate()函数进行数组的拼接，参数为需要拼接的两个数组和拼接的轴。
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
print(np.concatenate((a, b))) #[1, 2, 3, 4, 5, 6]
c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
d = np.array([[7, 8, 9]])
print(np.concatenate((c, d), axis=0)) # [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
2. 数组的重塑：使用reshape()函数将数组转换为指定的形状。
a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print(a.shape) #(3, 2)
b = a.reshape(2, 3)
print(b.shape) #(2, 3)
3. 数组的排序：使用sort()函数对数组进行排序。
a = np.array([3, 2, 1])
a.sort()
print(a) #[1, 2, 3]
b = np.array([[3, 2], [1, 4]])
b.sort(axis=0)
print(b)
# [[1, 2]
# [3, 4]]
八、总结
numpyzero是一个优秀的科学计算工具包，可以快速处理大规模数据，进行高效的矢量计算。本文针对numpyzero中核心数据类型ndarray进行详细的解析。ndarray是一个n维数组，具有高效的数值计算和各种矢量计算运算。通过本文的详细介绍，可以让读者更好地理解numpyzero，并且在日常的数据计算分析工作中更快更准确地使用numpyzero。
