python numpy模块

import numpy as np

# 创建一个简单的NumPy数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("创建的数组:", arr)

# 创建一个多维数组
multi_dim_arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("多维数组:\n", multi_dim_arr)

# 使用arange函数生成等差数列
arange_arr = np.arange(0, 10, 2)
print("使用arange生成的数组:", arange_arr)

# 使用linspace函数生成等间隔数列
linspace_arr = np.linspace(0, 10, 5)
print("使用linspace生成的数组:", linspace_arr)

# 数组的基本运算
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

addition = a + b
subtraction = a - b
multiplication = a * b
division = a / b

print("数组相加:", addition)
print("数组相减:", subtraction)
print("数组相乘:", multiplication)
print("数组相除:", division)

# 使用reshape改变数组形状
reshaped_arr = multi_dim_arr.reshape(3, 2)
print("重塑后的数组:\n", reshaped_arr)

# 使用zeros、ones和empty创建特殊数组
zeros_arr = np.zeros((3, 3))
ones_arr = np.ones((2, 2))
empty_arr = np.empty((2, 3))

print("全零数组:\n", zeros_arr)
print("全一数组:\n", ones_arr)
print("空数组（未初始化）:\n", empty_arr)

# 计算数组的统计信息
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mean_val = np.mean(data)
median_val = np.median(data)
std_dev = np.std(data)

print("平均值:", mean_val)
print("中位数:", median_val)
print("标准差:", std_dev)

解释说明：

1. 创建数组：np.array() 用于创建一个NumPy数组，可以是一维或多维。
2. 生成等差数列：np.arange() 用于生成等差数列，指定起始值、结束值和步长。
3. 生成等间隔数列：np.linspace() 用于生成等间隔数列，指定起始值、结束值和元素个数。
4. 数组运算：支持逐元素的加、减、乘、除操作。
5. 改变数组形状：reshape() 用于改变数组的形状，但总元素数量不变。
6. 创建特殊数组：zeros()、ones() 和 empty() 分别用于创建全零、全一和未初始化的数组。
7. 统计信息：np.mean()、np.median() 和 np.std() 分别用于计算数组的平均值、中位数和标准差。