人工智能00004 深度学习与图像识别书评04 图像识别前置技术

2.3.1 创建数组

Numpy中的核心知识点。

在Numpy中，最核心的数据结构是ndarray，ndarray代表的是多维数组，数组指的是数据的集合。

为了方便理解，列举一个小例子。

一个班级里学生的学号可以通过一维数组来表示，数组名为a，数组a中存储的是数值类型的数据，分别是1，2，3，4。

其中，

a[0]代表的是第一 个学生的学号1，

a[1]代表的是第二个学生的学号2，

以此类推。 一个班级里学生的学号和姓名，可以用二维数组来表示，数组名为b。

类似的，其中b[0，0]代表的就是1（学号），b[0，1]代表的就是Tim（学号为1的学生的名字），以此类推b[1，0]代表的是2（学号）等。

借用线性代数的说法，一维数组通常称为向量（vec 个学生的学号1，a[1]代表的是第二个学生的学号2，以此类推。

一个班级里学生的学号和姓名，可以用二维数组来表示，数组名为b。

类似的，其中b[0，0]代表的就是1（学号），b[0，1]代表的就是Tim（学号为1的学生的名字），以此类推b[1，0]代表的是2（学号）等。

借用线性代数的说法，一维数组通常称为向量（vec tor），二维数组通常称为矩阵（matrix）。

具体操作:

通过import关键字将Numpy库引入，然后通过as为其取一个别名np，别名的作用是为了便于后续引用。

例如:输入

import numpy as np

之后，通过键盘按住Shift+Enter执行，如果没有报错，则说明Numpy已被正常引入，

Numpy中的array()可以直接导入向量，代码如下：

vector = np.array([1,2,3,4]) 3）

numpy.array()方法也可以导入矩阵，代码如下：

matrix = np.array([[1,'Tim'],[2,'Joey'],[3,'Johnny'],[4,'Frank']])

操作步骤： 首先定义一个向量，然后分配一个变量名vector；定义一个矩阵，然后分配给变量matrix；最后通过Python中的print方法在控制台中打印出结果。