初识NumPy

简介

NumPy(Numerical Python)是一个高性能科学计算和数据分析的扩展包,它提供了多维数组和矩阵运算,而且是许多高级库的基础,比如Pandas、Matplotlib等。它具有以下功能:

  • 一个具有矢量运算的多维数组对象ndarray;
  • 线性代数、随机数生成和傅里叶变换功能;
  • 继承C、C++、Fortran代码的工具;
  • 广播功能;
  • 读写磁盘数据以及操作内存映射文件功能。

NumPy强大的地方还体现在配合SciPy和Matplotlib等能够替代MatLab软件包,构建属于python的科学计算环境,广泛应用在数据处理和机器学习方面。

安装

如果安装了anaconda,那么无需安装numpy。否则可以通过如下方式安装。

pip在线安装

直接输入以下命令:

pip本地安装

首先下载相应的numpy安装包whl格式。注意选择对应系统的版本,以及python的版本下载。

《初识NumPy》

然后使用以下命令:

安装完后我们导入该库,测试是否安装成功:

注:import numpy as np已经称为了一种约定俗成的方式。

ndarray数组对象

在NumPy中最基本的就是ndarray数组对象。该对象是一个通用的同构数据多维容器,意味着里面的所有元素必须是相同的数据类型。

我们可以通过array()函数创建一个数组对象,它接受一切序列型的对象。我们以列表为例:

我们还可以通过shapedtype返回数据的大小和类型:

除了array()函数外,还有一些函数能够新建数组。如下表所示:

函数 描述
arange 类似range,返回的是一个ndarray
ones 根据指定的形状和dtype创建一个全为1的数组
zeros 根据指定的形状和dtype创建一个全为0的数组
empty 创建新数组,只分配内存空间但不填充任何值
eye、identity 创建一个正方的N*N单位矩阵(对角线为1,其余为0)

代码演示:

总结

本文简单介绍了NumPy的作用,如何安装该库以及如何创建一个ndarray数组对象,这些都很基础。在后面的内容中我们将会介绍更多关于NumPy库的使用。

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