本篇文章给大家谈谈NumPy教程，以及第8章：高级索引的知识点，同时本文还将给你拓展"importnumpyasnp"ImportError:Nomodulenamednumpy、3.7Python数

本篇文章给大家谈谈NumPy 教程，以及第 8 章： 高级索引的知识点，同时本文还将给你拓展"import numpy as np" ImportError: No module named numpy、3.7Python 数据处理篇之 Numpy 系列 (七)---Numpy 的统计函数、Anaconda Numpy 错误“Importing the Numpy C Extension Failed”是否有另一种解决方案、cvxpy 和 numpy 之间的版本冲突：“针对 API 版本 0xe 编译的模块，但此版本的 numpy 是 0xd”等相关知识，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

• NumPy 教程（第 8 章）： 高级索引（numpy进阶第二关高级索引）
• "import numpy as np" ImportError: No module named numpy
• 3.7Python 数据处理篇之 Numpy 系列 (七)---Numpy 的统计函数
• Anaconda Numpy 错误“Importing the Numpy C Extension Failed”是否有另一种解决方案
• cvxpy 和 numpy 之间的版本冲突：“针对 API 版本 0xe 编译的模块，但此版本的 numpy 是 0xd”

NumPy 教程（第 8 章）： 高级索引（numpy进阶第二关高级索引）

整数数组索引

NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整数和切片的索引外，数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引

实例获取数组中(0,0)，(1,1)和(2,0)位置处的元素

In [1]: import numpy as np

In [2]: num = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])

In [3]: num[[0,1,[0,0]]
Out[3]: array([1,4,5])

实例获取了 4X3 数组中的四个角的元素。 行索引是 [0,0] 和 [3,3]，而列索引是 [0,2] 和 [0,2]。实际获取数组中(0,0)、(0,2)、(3,0)和(3,2)位置处的元素

先输出行，后输出列，元素对应的都是行和列每个下标的对应

In [1]: import numpy as np

In [2]: num = np.array([[0,5],[6,7,8],[9,10,11]])

In [3]: num
Out[3]:
array([[ 0,[ 3,[ 6,[ 9,11]])

In [4]: rows = np.array([[0,0],3]])

In [5]: cols = np.array([[0,2]])

In [6]: num[rows,cols]
Out[6]:
array([[ 0,11]])

借助切片 : 或 … 与索引数组组合

获取第一行及之后所有的元素，然后在此基础上获取第一列及之后的所有元素

In [1]: import numpy as np

In [2]: num = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

In [3]: num
Out[3]:
array([[1,9]])

In [4]: num[1:3,1:3]
Out[4]:
array([[5,[8,9]])

In [5]: num[1:3,[1,2]]
Out[5]:
array([[5,9]])

In [6]: num[...,1:]
Out[6]:
array([[2,9]])

布尔索引

可以通过一个布尔数组来索引目标数组。布尔索引通过布尔运算（如：比较运算符）来获取符合指定条件的元素的数组,例如获取大于 5 的元素

In [1]: import numpy as np

In [2]: num = np.array([[0,11]])

In [4]: num[num > 5]
Out[4]: array([ 6,9,11])

使用了 ~（取补运算符）来过滤 NaN

In [1]: import numpy as np

In [2]: num = np.array([np.nan,np.nan,3,5])

In [3]: num
Out[3]: array([nan,1.,2.,nan,3.,4.,5.])

In [4]: num[~np.isnan(num)]
Out[4]: array([1.,5.])

从数组中过滤掉非复数元素

In [1]: import numpy as np

In [2]: num = np.array([1,2+6j,3.5+5j])

In [3]: num
Out[3]: array([1. +0.j,2. +6.j,5. +0.j,3.5+5.j])

In [4]: num[np.iscomplex(num)]
Out[4]: array([2. +6.j,3.5+5.j])

花式索引

花式索引指的是利用整数数组进行索引。花式索引根据索引数组的值作为目标数组的某个轴的下标来取值。

对于使用一维整型数组作为索引，如果目标是一维数组，那么索引的结果就是对应位置的元素，如果目标是二维数组，那么就是对应下标的行。

花式索引跟切片不一样，它总是将数据复制到新数组中

传入顺序索引数组

	In [1]: import numpy as np

	In [2]: num = np.arange(32).reshape((8,4))

	In [3]: num
	Out[3]:
	array([[ 0,[ 4,6,7],[ 8,11],[12,13,14,15],[16,17,18,19],[20,21,22,23],[24,25,26,27],[28,29,30,31]])


	In [4]: num [[4,7]]
	Out[4]:
	array([[16,31]])

传入倒序索引数组

In [5]: num[[-4,-2,-1,-7]]
Out[5]:
array([[16,31],7]])

传入多个索引数组（要使用np.ix_）

np.ix_() 第一个参数代表行，第二个参数代表列

In [6]: num[np.ix_([1,2])]
Out[6]:
array([[ 4,23,22],31,30],11,10]])

"import numpy as np" ImportError: No module named numpy

问题：没有安装 numpy

解决方法：

下载文件，安装

numpy-1.8.2-win32-superpack-python2.7

安装运行 import numpy，出现

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#2>", line 1, in <module>
    import numpy
  File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 153, in <module>
    from . import add_newdocs
  File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\add_newdocs.py", line 13, in <module>
    from numpy.lib import add_newdoc
  File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\lib\__init__.py", line 8, in <module>
    from .type_check import *
  File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\lib\type_check.py", line 11, in <module>
    import numpy.core.numeric as _nx
  File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py", line 6, in <module>
    from . import multiarray
ImportError: DLL load failed: %1 不是有效的 Win32 应用程序。

原因是：python 装的是 64 位的，numpy 装的是 32 位的

重新安装 numpy 为：numpy-1.8.0-win64-py2.7

3.7Python 数据处理篇之 Numpy 系列 (七)---Numpy 的统计函数

目录

[TOC]

前言

具体我们来学 Numpy 的统计函数

（一）函数一览表

调用方式：np.*

（二）统计函数 1

（1）说明

（2）输出

.sum(a)

.mean(a)

.average(a)

.std(a)

.var(a)

（三）统计函数 2

（1）说明

（2）输出

.max(a) .min(a)

.ptp(a)

.median(a)

.argmin(a)

.argmax(a)

.unravel_index(index,shape)

作者：Mark

日期：2019/02/11 周一

Anaconda Numpy 错误“Importing the Numpy C Extension Failed”是否有另一种解决方案

  \Traceback (most recent call last):
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py",line 22,in <module>
from . import multiarray
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\core\multiarray.py",line 12,in <module>
from . import overrides
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\core\overrides.py",line 7,in <module>
from numpy.core._multiarray_umath import (
ImportError: DLL load Failed while importing _multiarray_umath: The specified module Could not be found.

During handling of the above exception,another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
File "c:\API\citi-bike.py",line 4,in <module>
import numpy as np
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\__init__.py",line 150,in <module>
from . import core
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py",line 48,in <module>
raise ImportError(msg)
ImportError:

IMPORTANT: PLEASE READ THIS FOR ADVICE ON HOW TO SOLVE THIS ISSUE!

Importing the numpy C-extensions Failed. This error can happen for
many reasons,often due to issues with your setup or how NumPy was
installed.

We have compiled some common reasons and troubleshooting tips at:

https://numpy.org/devdocs/user/troubleshooting-importerror.html

Please note and check the following:

* The Python version is: python3.9 from "C:\Conda\envs\gcp\python.exe"
* The NumPy version is: "1.21.1"

and make sure that they are the versions you expect.
Please carefully study the documentation linked above for further help.

Original error was: DLL load Failed while importing _multiarray_umath: The specified module Could not be found.

RuntimeError: module compiled against API version 0xe but this version of numpy is 0xd
Traceback (most recent call last):
  File "test.py",line 1,in <module>
    import cvxpy
  File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\__init__.py",line 18,in <module>
    from cvxpy.atoms import *
  File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\atoms\__init__.py",line 20,in <module>
    from cvxpy.atoms.geo_mean import geo_mean
  File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\atoms\geo_mean.py",in <module>
    from cvxpy.utilities.power_tools import (fracify,decompose,approx_error,lower_bound,File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\utilities\power_tools.py",in <module>
    from cvxpy.atoms.affine.reshape import reshape
  File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\atoms\affine\reshape.py",in <module>
    from cvxpy.atoms.affine.hstack import hstack
  File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\atoms\affine\hstack.py",in <module>
    from cvxpy.atoms.affine.affine_atom import AffAtom
  File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\atoms\affine\affine_atom.py",line 22,in <module>
    from cvxpy.cvxcore.python import canonInterface
  File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\cvxcore\python\__init__.py",line 3,in <module>
    import _cvxcore
ImportError: numpy.core.multiarray Failed to import

cvxpy 
numpy~=1.19.2 # tensorflow 2.4.1 requires this version

import cvxpy

if __name__ == ''__main__'':
    pass