NumPy使用教程

NumPy使用教程

一、引言

NumPy是Python中一个强大的科学计算库，它提供了多维数组对象、派生对象（如掩码数组和矩阵）以及用于快速操作数组的各种例程，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。在数据分析、科学计算、机器学习等领域中，NumPy是不可或缺的工具。

二、安装与导入

1、安装NumPy

首先，确保你已经安装了Python。接下来，可以通过pip命令来安装NumPy：

pip install numpy

2、导入NumPy

安装完成后，在你的Python脚本中导入NumPy库：

import numpy as np

np是NumPy的常用别名，它是一种广泛使用的惯例。

三、创建与操作数组

1、创建数组

NumPy的核心是它的数组对象numpy.ndarray。以下是创建数组的几种方式：

# 从Python列表创建数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 创建一个全零数组
zeros = np.zeros((3, 4))# 创建一个全一数组
ones = np.ones((2, 3))# 创建一个空数组
empty = np.empty((2, 2))# 创建一个具有指定范围内的数组
range_array = np.arange(10, 20)# 创建一个线性空间数组
linspace_array = np.linspace(0, 1, 5)

2、数组操作

NumPy提供了丰富的数组操作方法，包括改变形状、拼接、切片等。

改变形状

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
reshaped = arr.reshape(3, 2)

水平拼接

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
concatenated = np.hstack((arr1, arr2))

垂直拼接

concatenated = np.vstack((arr1, arr2))

四、数学运算与线性代数

NumPy提供了大量的数学函数和线性代数操作，使其成为科学计算的强大工具。

1、数学运算

NumPy支持数组间的加、减、乘、除等操作：

array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
result = array1 + array2

2、线性代数操作

NumPy的numpy.linalg模块提供了丰富的线性代数函数，如求解线性方程组、计算矩阵的特征值和特征向量等：

A = np.array([[3, 1], [1, 2]])
b = np.array([9, 8])
x = np.linalg.solve(A, b)

五、总结

NumPy是Python进行科学计算的基础库，通过提供高性能的多维数组对象和大量的数学函数，极大地简化了数据处理和科学计算的过程。无论是在数据分析、机器学习还是科学研究中，NumPy都是一个不可或缺的工具。

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参考文章：

• NumPy详细教程（涵盖全部，看这一篇就够了）-CSDN博客
• python的NumPy库使用教程（适用于初学者）