Numpy基本操作实验报告

Numpy是一个用于科学计算的Python库，支持多维数组和矩阵运算，涵盖线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能，广泛应用于数据分析和数学计算。ndarray是Numpy的核心，它是一个多维数组对象。可以通过np.ones函数创建一个元素全为1的数组，并通过索引修改特定元素，如将第6个元素设为0。reshape函数可用于重塑数组形状，例如将一维数组转换为二维数组。

在创建ndarray时，可以指定不同的数据类型，使用dtype属性查看数组元素的数据类型。通过索引可以访问数组中的元素，索引按行列定位，例如arr3[1,0]表示第二行第一列的元素，arr3[2,1]表示第三行第二列的元素。

np.random.randint函数可生成随机整数数组，结合np.max、np.std、np.cov等函数可以进行统计分析，例如计算每行的最大值、标准差、协方差等。

Numpy的linalg模块提供了线性代数运算功能。通过np.linalg.solve函数可以求解线性方程组，该函数接收系数矩阵和结果向量作为输入，返回方程组的解向量。