文章目录
- NumPy使用教程
- 一、引言
- 二、安装与导入
- 1、安装NumPy
- 2、导入NumPy
- 三、创建与操作数组
- 1、创建数组
- 2、数组操作
- 改变形状
- 水平拼接
- 垂直拼接
- 四、数学运算与线性代数
- 1、数学运算
- 2、线性代数操作
- 五、总结
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)