NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python.——numpy.org
摘要
NumPy（Numerical Python）套件是 Python 資料科學的基石，利用 ndarray類別作為同質資料數列儲存與運算的依據，實踐其他科學計算語言（R、Matlab 與 Julia）的向量化功能，在這個小節中包含了簡介、描述她所因應的痛點以及如何創建。
關於 NumPy
NumPy，是 Numerical Python 的縮寫，是 Python 使用者用來實踐向量化（Vectorization）、科學計算與資料科學的套件，資料科學團隊使用她所提供一種稱為 ndarray 的資料結構來儲存並運算數值陣列、與標準函式庫 random 相輔相成的 numpy.random 來處理隨機性以及 numpy.linalg 來處理線性代數中一些繁複的運算。
透過 ndarray 的數值陣列幾乎能夠面對任意的資料來源，包括實驗數據、圖像（表示像素亮度的二維數值陣列）或者音訊（表示強度與時間軸的一維數值陣列。）
熟悉 ndarray 的操作對於以 Python 應用資料科學的使用者來說是必要的前提，她也扮演著理解機器學習理論的基石，如果能夠自信地操作二維數值陣列（即矩陣 Matrix）以及三維數值陣列（即張量 Tensor），將更容易理解高階機器學習框架究竟在封裝起來的函數、方法中提供了哪些功能給使用者，進而更有效率作超參數的調校。
起步走
執行 Python 的載入指令確認環境中是否安裝了 NumPy 可供使用。
如果安裝妥當，應該可以得到回應：
## 1.16.4
假若得到的回應是：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'
表示目前所處的 Python 環境沒有安裝 NumPy，在命令列中輸入 pip install --user numpy 即可完成安裝。
pip install --user numpy
在 Jupyter Notebook 或 Google Colab 中以 np.<TAB> 與 np? 可以獲得函數名稱提示以及說明文件幫助。
以 np.<TAB> 與 np? 獲得函數名稱提示以及說明文件幫助
痛點
模組、套件或函式庫的開發多半起源於某些痛點，就像創新產品的問世一般，那麼具體來說，Python 的 list 的什麼特性讓科學計算使用者覺得有些麻煩呢？就是 list 具備儲存異質資料型態的特性：
heterogeneous_list = [5566, 55.66, True, False, '5566'] for i in heterogeneous_list: print(type(i))
## <class 'int'>
## <class 'float'>
## <class 'bool'>
## <class 'bool'>
## <class 'str'>
list 中每個元素都是一個完整的 Python 物件，具備各自的類別與數值資訊，這讓她在計算同質資料時的效能、語法付出代價，我們需要透過迭代（iteration）將裡面的物件一一取出後運算。
## [1, 4, 9, 16, 25]
NumPy 的 ndarray 與 list 的最大不同在於她同質資料型態的特性，在計算時的效能和語法更快速與簡潔。
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr**2)
## [ 1 4 9 16 25]
list 在處理數值資料上的劣勢在多維陣列運算上會被更加凸顯，例如以巢狀的 list 來表示矩陣，進行矩陣的內積就必須寫作三層的巢狀迴圈。
A = [ [1, 2], [3, 4] ] B = [ [5, 6], [7, 8] ] AB = [ [0, 0], [0, 0] ] I = len(A) K = len(A[0]) J = len(B[0]) for i in range(I): for k in range(K): for j in range(J): AB[i][j] += A[i][k] * B[k][j] print(AB)
## [[19, 22], [43, 50]]
而 ndarray 則可以使用預先定義好的方法或運算符進行矩陣內積。
import numpy as np A = np.array([ [1, 2], [3, 4] ]) B = np.array([ [5, 6], [7, 8] ]) AB = A@B # AB = np.dot(A, B); AB = A.dot(B) print(AB)
## [[19 22]
## [43 50]]
至此，關於 ndarray 在同質數值陣列計算的便利性已經不需要再贅述，接著我們暸解如何創建 ndarray 以及 NumPy 的標準資料型態。
創建 ndarray
創建 ndarray 的方法有二種：一是使用 np.array() 函數由既有的 list 轉換而成。
import numpy as np homogeneous_list = [1, 2, 3, 4, 5] print(type(homogeneous_list)) arr = np.array(homogeneous_list) print(type(arr)) print(arr) print(arr.dtype)
## <class 'list'>
## <class 'numpy.ndarray'>
## [1 2 3 4 5]
## int64
np.array() 函數可以搭配 dtype 參數指定資料型態，可以傳入下列常見的資料型態：
int ：可指定 8 到 64 位元的整數型態
float ：可指定 16 到 64 位元的浮點數型態
bool ：布林型態
import numpy as np homogeneous_list = [1, 2, 3, 4, 5] arr = np.array(homogeneous_list, dtype=int) print(arr.dtype) arr = np.array(homogeneous_list, dtype=float) print(arr.dtype)
## int64
## float64
二是使用多樣式的 NumPy 函數直接創建，同樣可以搭配 dtype 參數，常用的 ndarray 創建函數有：
np.zeros(shape) ：創建指定外觀充滿 0 的數值陣列
import numpy as np np.zeros(5, dtype=int)
## array([0, 0, 0, 0, 0])
np.ones(shape) ：創建指定外觀充滿 1 的數值陣列
import numpy as np np.ones((2, 2), dtype=float)
## array([[1., 1.],
## [1., 1.]])
np.full(shape, fill_value) ：創建指定外觀充滿 fill_value 的數值陣列
import numpy as np np.full((2, 2), 5566, dtype=int)
## array([[5566, 5566],
## [5566, 5566]])
np.arange(start, stop, step) ：創建從 start （包含）間隔 step 至 stop （不包含）的等差數列，使用方式同內建函數 range()
import numpy as np np.arange(1, 10, 2)
## array([1, 3, 5, 7, 9])
np.linspace(start, stop, num) ：創建從 start （包含）至 stop （包含）的均勻切割為 num 個資料點的數值陣列
import numpy as np np.linspace(1, 9, 5, dtype=int)
## array([1, 3, 5, 7, 9])
np.random.random(size) ：創建指定外觀介於 0, 1 之間、並符合均勻分佈的數值陣列
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt arr = np.random.random(10000) plt.hist(arr) plt.show()
np.random.normal(loc, scale, size) ：創建指定外觀以 loc 為平均數、 scale 為標準差常態分佈的數值陣列
np.random.randint(low, high, size) ：創建指定外觀於 low （包含）到 high （不包含）之間隨機抽樣之正整數的數值陣列
import numpy as np np.random.randint(1, 7, size=6)
## array([2, 6, 3, 1, 4, 6])
截至目前為止，我們已經掌握多種創建 ndarray 的方式，並準備好在後續的小節研究如何對數值陣列做基本的處理、操作及運算。
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封面圖片來源：freecodecamp
